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Holmeister
/
mt5_emotion_multi

Transformers
Safetensors
t5
Generated from Trainer
text-generation-inference
Inference Endpoints
Model card Files Community
Holmeister commited on
Commit
bf011b5
•
1 Parent(s): daf6d8a

End of training

Browse files
Files changed (6) hide show
  1. README.md +77 -0
  2. config.json +49 -0
  3. model.safetensors +3 -0
  4. predictions.csv +2001 -0
  5. results.json +1 -0
  6. training_args.bin +3 -0
README.md ADDED
@@ -0,0 +1,77 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ license: apache-2.0
3
+ base_model: google/mt5-large
4
+ tags:
5
+ - generated_from_trainer
6
+ metrics:
7
+ - accuracy
8
+ - precision
9
+ - recall
10
+ - f1
11
+ model-index:
12
+ - name: mt5_emotion_multi
13
+ results: []
14
+ ---
15
+
16
+ <!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
17
+ should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
18
+
19
+ # mt5_emotion_multi
20
+
21
+ This model is a fine-tuned version of [google/mt5-large](https://huggingface.co/google/mt5-large) on an unknown dataset.
22
+ It achieves the following results on the evaluation set:
23
+ - Loss: 0.3993
24
+ - Accuracy: 0.901
25
+ - Precision: 0.9037
26
+ - Recall: 0.901
27
+ - F1: 0.9008
28
+
29
+ ## Model description
30
+
31
+ More information needed
32
+
33
+ ## Intended uses & limitations
34
+
35
+ More information needed
36
+
37
+ ## Training and evaluation data
38
+
39
+ More information needed
40
+
41
+ ## Training procedure
42
+
43
+ ### Training hyperparameters
44
+
45
+ The following hyperparameters were used during training:
46
+ - learning_rate: 5e-05
47
+ - train_batch_size: 8
48
+ - eval_batch_size: 8
49
+ - seed: 42
50
+ - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
51
+ - lr_scheduler_type: linear
52
+ - num_epochs: 10
53
+
54
+ ### Training results
55
+
56
+ | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Accuracy | Precision | Recall | F1 |
57
+ |:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------:|:---------:|:------:|:------:|
58
+ | No log | 0.4 | 50 | 1.6030 | 0.405 | 0.2816 | 0.405 | 0.3089 |
59
+ | No log | 0.8 | 100 | 1.3838 | 0.5 | 0.5244 | 0.5 | 0.3826 |
60
+ | 1.5266 | 1.2 | 150 | 1.1754 | 0.535 | 0.6592 | 0.535 | 0.4998 |
61
+ | 1.5266 | 1.6 | 200 | 1.0208 | 0.645 | 0.7211 | 0.645 | 0.6155 |
62
+ | 0.7436 | 2.0 | 250 | 0.7959 | 0.735 | 0.8247 | 0.735 | 0.7121 |
63
+ | 0.7436 | 2.4 | 300 | 0.6869 | 0.79 | 0.8289 | 0.79 | 0.7871 |
64
+ | 0.7436 | 2.8 | 350 | 0.6828 | 0.805 | 0.8335 | 0.805 | 0.7983 |
65
+ | 0.2185 | 3.2 | 400 | 1.0537 | 0.75 | 0.8211 | 0.75 | 0.7343 |
66
+ | 0.2185 | 3.6 | 450 | 0.5383 | 0.85 | 0.8587 | 0.85 | 0.8474 |
67
+ | 0.1285 | 4.0 | 500 | 0.9033 | 0.795 | 0.8512 | 0.795 | 0.7851 |
68
+ | 0.1285 | 4.4 | 550 | 1.1142 | 0.755 | 0.8272 | 0.755 | 0.7371 |
69
+ | 0.1285 | 4.8 | 600 | 1.0917 | 0.77 | 0.8302 | 0.77 | 0.7640 |
70
+
71
+
72
+ ### Framework versions
73
+
74
+ - Transformers 4.38.2
75
+ - Pytorch 2.2.1+cu121
76
+ - Datasets 2.18.0
77
+ - Tokenizers 0.15.2
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,49 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_name_or_path": "google/mt5-large",
3
+ "architectures": [
4
+ "T5ForClassification"
5
+ ],
6
+ "classifier_dropout": 0.0,
7
+ "d_ff": 2816,
8
+ "d_kv": 64,
9
+ "d_model": 1024,
10
+ "decoder_start_token_id": 0,
11
+ "dense_act_fn": "gelu_new",
12
+ "dropout_prob": 0.1,
13
+ "dropout_rate": 0.1,
14
+ "eos_token_id": 1,
15
+ "feed_forward_proj": "gated-gelu",
16
+ "id2label": {
17
+ "0": "LABEL_0",
18
+ "1": "LABEL_1",
19
+ "2": "LABEL_2",
20
+ "3": "LABEL_3",
21
+ "4": "LABEL_4"
22
+ },
23
+ "initializer_factor": 1.0,
24
+ "is_encoder_decoder": true,
25
+ "is_gated_act": true,
26
+ "label2id": {
27
+ "LABEL_0": 0,
28
+ "LABEL_1": 1,
29
+ "LABEL_2": 2,
30
+ "LABEL_3": 3,
31
+ "LABEL_4": 4
32
+ },
33
+ "layer_norm_epsilon": 1e-06,
34
+ "model_type": "t5",
35
+ "num_decoder_layers": 24,
36
+ "num_heads": 16,
37
+ "num_layers": 24,
38
+ "output_past": true,
39
+ "pad_token_id": 0,
40
+ "problem_type": "single_label_classification",
41
+ "relative_attention_max_distance": 128,
42
+ "relative_attention_num_buckets": 32,
43
+ "tie_word_embeddings": false,
44
+ "tokenizer_class": "T5Tokenizer",
45
+ "torch_dtype": "float32",
46
+ "transformers_version": "4.38.2",
47
+ "use_cache": true,
48
+ "vocab_size": 250112
49
+ }
model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:817ffc9e1a3d97f28ee81d24a135c78e406c0b824db1b9237a8f64c52556083a
3
+ size 2257835932
predictions.csv ADDED
@@ -0,0 +1,2001 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ Prediction,Label
2
+ 1,1
3
+ 2,2
4
+ 0,0
5
+ 2,2
6
+ 2,2
7
+ 0,0
8
+ 4,4
9
+ 1,1
10
+ 2,2
11
+ 2,2
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+ 4,4
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24
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+ 2,2
28
+ 4,4
29
+ 4,4
30
+ 4,0
31
+ 3,3
32
+ 3,3
33
+ 2,2
34
+ 2,2
35
+ 2,2
36
+ 1,1
37
+ 4,4
38
+ 2,2
39
+ 2,2
40
+ 3,3
41
+ 1,1
42
+ 4,4
43
+ 4,4
44
+ 1,1
45
+ 0,0
46
+ 0,0
47
+ 1,1
48
+ 2,2
49
+ 3,3
50
+ 0,4
51
+ 2,2
52
+ 3,0
53
+ 1,1
54
+ 2,2
55
+ 3,3
56
+ 0,0
57
+ 1,1
58
+ 1,1
59
+ 0,0
60
+ 0,0
61
+ 2,2
62
+ 1,1
63
+ 1,1
64
+ 3,3
65
+ 1,1
66
+ 1,1
67
+ 2,2
68
+ 2,2
69
+ 4,4
70
+ 1,1
71
+ 0,4
72
+ 4,4
73
+ 3,3
74
+ 2,2
75
+ 4,4
76
+ 0,0
77
+ 1,0
78
+ 0,0
79
+ 3,3
80
+ 4,4
81
+ 3,3
82
+ 1,1
83
+ 3,3
84
+ 3,3
85
+ 3,3
86
+ 4,4
87
+ 0,0
88
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