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Experimentos NER com k-fold #412

Closed alice7lima closed 1 year ago

alice7lima commented 2 years ago

Resultados preliminares: image

viniciusrpb commented 1 year ago

Continuar com o script do Matheus por questões de desempenho Reunir com a Lucelia para comparar os resultados obtidos com CRF weak e CRF com features functions manuais

alice7lima commented 1 year ago

Planejamento da continuidade dos experimentos

Hiperparâmetros atuais:

alice7lima commented 1 year ago

resultados CRF: https://pt.overleaf.com/1159292484mcgcqtcycmnd

alice7lima commented 1 year ago

Resultado de tuning de hiperparâmetros por modelo e tipo de ato

Learning rate Act type Word2Vec-LSTM CNN-LSTM CNN-BiLSTM
Contrato e Convênio 0.0095 0.1 0.1
Aditamento 0.0095 0.0095 0.1
Aviso de Licitação 0.0095 0.1 0.0095
Suspensão de Licitação 0.0095 0.0095 0.0095
Revogação de Licitação 0.0095 0.1 0.0095
Units (LSTM) Act type Word2Vec-LSTM CNN-LSTM CNN-BiLSTM
Contrato e Convênio 260 340 340
Aditamento 300 220 340
Aviso de Licitação 420 340 140
Suspensão de Licitação 100 260 260
Revogação de Licitação 100 340 260
alice7lima commented 1 year ago
Desempenho geral dos modelos por ato Learning rate Act type Word2Vec-LSTM CNN-LSTM CNN-BiLSTM CRF CNN-BiLSTM-CRF
Contrato e Convênio 0.847±0.022 0.856±0.020 0.865±0.031 0.860±0.029 0.000 ± 0.000
Aditamento 0.710±0.066 0.826±0.029 0.854±0.021 0.841±0.043 ±
Aviso de Licitação 0.890±0.014 0.878±0.009 0.867±0.045 0.905±0.011 0.061±0.122
Suspensão de Licitação 0.849±0.039 0.724±0.040 0.615±0.313 0.893±0.032 0.000 ± 0.000
Anulação/Revogação de Licitação 0.819±0.099 0.812±0.141 0.530±0.441 0.909±0.063 0.000 ±0.000