readme: ---
  tags:
  - generated_from_trainer
  datasets:
  - nerde
  widget:
  - text: "Considerando-se os argumentos elencados pela Peticionária, infere-se que a CNH Industrial detém legítimo interesse pelo caso em epígrafe, visto que pode ser afetada pela decisão a ser adotada pelo Cade sobre a Operação, constatação que autoriza o enquadramento do pleito nas hipóteses previstas no artigo 50 da Lei nº 12.529/2011."
  - text: "Em análise dos autos verifica-se a existência de documentos contra Aurélio de Paula, datados de 04 de março de 2010, 19 de março de 2010 e 05 de outubro de 2010; contra Bianchini Indústria de Plásticos Ltda., Igon Bernardelli, datados de 19 de março de 2010; contra a Nasato Indústria de Plásticos Eireli e Osmair Nasato, datados de 04 de março de 2010 e 05 de outubro de 2010; contra TWB Indústria e Comércio de Produtos Plásticos Ltda. e Waldir Dezotti, datados de 04 de março de 2010 e 05 de outubro de 2010, podendo-se concluir que a conduta ocorreu de forma contínua na maioria dos casos, pelo menos ao longo do ano de 2010, questões que serão melhor analisadas após o fim da instrução processual."
  inference:
    parameters:
      aggregation_strategy: "max"
  metrics:
  - precision
  - recall
  - f1
  - accuracy
  model-index:
  - name: NERDE-base
    results:
    - task:
        name: Token Classification
        type: token-classification
      dataset:
        name: nerde
        type: nerde
        args: NERDE
      metrics:
      - name: Precision
        type: precision
        value: 0.9118601747815231
      - name: Recall
        type: recall
        value: 0.9152882205513785
      - name: F1
        type: f1
        value: 0.9135709818636648
      - name: Accuracy
        type: accuracy
        value: 0.9841962132484992
  ---
  
  <!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
  should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
  
  # NERDE-base
  
  This model is a fine-tuned version of [pierreguillou/bert-base-cased-pt-lenerbr](https://huggingface.co/pierreguillou/bert-base-cased-pt-lenerbr) on the nerde dataset.
  It achieves the following results on the evaluation set:
  - Loss: 0.1246
  - Precision: 0.9119
  - Recall: 0.9153
  - F1: 0.9136
  - Accuracy: 0.9842
  
  ## Model description
  
  More information needed
  
  ## Intended uses & limitations
  
  More information needed
  
  ## Training and evaluation data
  
  More information needed
  
  ## Training procedure
  
  ### Training hyperparameters
  
  The following hyperparameters were used during training:
  - learning_rate: 2e-05
  - train_batch_size: 16
  - eval_batch_size: 16
  - seed: 42
  - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  - lr_scheduler_type: linear
  - num_epochs: 10
  
  ### Training results
  
  | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Precision | Recall | F1     | Accuracy |
  |:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:---------:|:------:|:------:|:--------:|
  | 0.2466        | 1.0   | 541  | 0.1003          | 0.8515    | 0.8822 | 0.8666 | 0.9782   |
  | 0.0608        | 2.0   | 1082 | 0.0855          | 0.8990    | 0.9083 | 0.9036 | 0.9837   |
  | 0.0411        | 3.0   | 1623 | 0.1006          | 0.9078    | 0.9103 | 0.9090 | 0.9837   |
  | 0.0266        | 4.0   | 2164 | 0.1052          | 0.9023    | 0.9163 | 0.9092 | 0.9828   |
  | 0.0191        | 5.0   | 2705 | 0.1060          | 0.9112    | 0.9183 | 0.9147 | 0.9847   |
  | 0.0153        | 6.0   | 3246 | 0.1152          | 0.9052    | 0.9098 | 0.9075 | 0.9831   |
  | 0.0124        | 7.0   | 3787 | 0.1209          | 0.9029    | 0.9185 | 0.9107 | 0.9835   |
  | 0.0083        | 8.0   | 4328 | 0.1176          | 0.9072    | 0.9163 | 0.9117 | 0.9844   |
  | 0.0077        | 9.0   | 4869 | 0.1240          | 0.9080    | 0.9201 | 0.9140 | 0.9844   |
  | 0.0051        | 10.0  | 5410 | 0.1246          | 0.9119    | 0.9153 | 0.9136 | 0.9842   |
  
  
  ### Framework versions
  
  - Transformers 4.20.1
  - Pytorch 1.12.0+cu113
  - Datasets 2.3.2
  - Tokenizers 0.12.1
  