readme: ---
  widget:
  - text: "Phát biểu tại phiên thảo luận về tình hình kinh tế xã hội của Quốc hội sáng 28/10 , Bộ trưởng Bộ LĐ-TB&XH Đào Ngọc Dung khái quát , tại phiên khai mạc kỳ họp , lãnh đạo chính phủ đã báo cáo , đề cập tương đối rõ ràng về việc thực hiện các chính sách an sinh xã hội"
  tags:
  - word segmentation
  language:
  - vi
  metrics:
  - precision
  - recall
  - f1
  - accuracy
  model-index:
  - name: vi-word-segmentation
    results: []
  ---
  
  <!-- 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. -->
  
  # vi-word-segmentation
  
  This model is a fine-tuned version of [NlpHUST/electra-base-vn](https://huggingface.co/NlpHUST/electra-base-vn) on an vlsp 2013 vietnamese word segmentation dataset.
  It achieves the following results on the evaluation set:
  - Loss: 0.0501
  - Precision: 0.9833
  - Recall: 0.9838
  - F1: 0.9835
  - Accuracy: 0.9911
  
  ## Model description
  
  More information needed
  
  ## Intended uses & limitations
  
  You can use this model with Transformers *pipeline* for NER.
  
  ```python
  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
  from transformers import pipeline
  
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("NlpHUST/vi-word-segmentation")
  model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("NlpHUST/vi-word-segmentation")
  
  nlp = pipeline("token-classification", model=model, tokenizer=tokenizer)
  example = "Phát biểu tại phiên thảo luận về tình hình kinh tế xã hội của Quốc hội sáng 28/10 , Bộ trưởng Bộ LĐ-TB&XH Đào Ngọc Dung khái quát , tại phiên khai mạc kỳ họp , lãnh đạo chính phủ đã báo cáo , đề cập tương đối rõ ràng về việc thực hiện các chính sách an sinh xã hội"
  
  ner_results = nlp(example)
  example_tok = ""
  for e in ner_results:
      if "##" in e["word"]:
          example_tok = example_tok + e["word"].replace("##","")
      elif e["entity"] =="I":
          example_tok = example_tok + "_" + e["word"]
      else:
          example_tok = example_tok + " " + e["word"]
  print(example_tok)
  
  Phát_biểu tại phiên thảo_luận về tình_hình kinh_tế xã_hội của Quốc_hội sáng 28 / 10 , Bộ_trưởng Bộ LĐ - TB [UNK] XH Đào_Ngọc_Dung khái_quát , tại phiên khai_mạc kỳ họp , lãnh_đạo chính_phủ đã báo_cáo , đề_cập tương_đối rõ_ràng về việc thực_hiện các chính_sách an_sinh xã_hội
  
  ```
  
  ## Training and evaluation data
  
  More information needed
  
  ## Training procedure
  
  ### Training hyperparameters
  
  The following hyperparameters were used during training:
  - learning_rate: 5e-05
  - train_batch_size: 8
  - eval_batch_size: 4
  - seed: 42
  - gradient_accumulation_steps: 2
  - total_train_batch_size: 16
  - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  - lr_scheduler_type: linear
  - num_epochs: 5.0
  
  ### Training results
  
  | Training Loss | Epoch | Step  | Validation Loss | Precision | Recall | F1     | Accuracy |
  |:-------------:|:-----:|:-----:|:---------------:|:---------:|:------:|:------:|:--------:|
  | 0.0168        | 1.0   | 4712  | 0.0284          | 0.9813    | 0.9825 | 0.9819 | 0.9904   |
  | 0.0107        | 2.0   | 9424  | 0.0350          | 0.9789    | 0.9814 | 0.9802 | 0.9895   |
  | 0.005         | 3.0   | 14136 | 0.0364          | 0.9826    | 0.9843 | 0.9835 | 0.9909   |
  | 0.0033        | 4.0   | 18848 | 0.0434          | 0.9830    | 0.9831 | 0.9830 | 0.9908   |
  | 0.0017        | 5.0   | 23560 | 0.0501          | 0.9833    | 0.9838 | 0.9835 | 0.9911   |
  
  
  ### Framework versions
  
  - Transformers 4.22.2
  - Pytorch 1.12.1+cu113
  - Datasets 2.4.0
  - Tokenizers 0.12.1
  