transformers pytorch roberta text-classification generated_from_trainer es base_model:bertin-project/bertin-roberta-base-spanish license:other autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
---
license: other
base_model: bertin-project/bertin-roberta-base-spanish
tags:
- generated_from_trainer
metrics:
- accuracy
model-index:
- name: roberta_emergency
  results: []
widget:
- text: >-
    Ayuda por favor, un incendio forestal en las cercanías, ya les dijimos a
    todos que deben evacuar de inmediato. Por favor, diríjanse al punto de
    encuentro designado con calma y sigan las instrucciones del personal de
    emergencia. No intenten regresar a sus hogares hasta nuevo aviso. Su
    seguridad es nuestra máxima prioridad.
  example_title: Alerta roja
- text: >-
    Buenos días parece que hay un posible derrame de productos químicos en el
    área. Por precaución, se les indicó a los residentes a permanecer en el
    interior, cerrar puertas y ventanas, y apagar sistemas de ventilación. Por
    favor envíen a alguien a verificar de qué se trata.
  example_title: Alerta naranja
- text: >-
    Un vehículo se encuentra obstaculizando la vía, parece que no se encuentra
    nadie en el vehículo, por favor envíen una grúa para mover el vehículo y
    despejar el tráfico.
  example_title: Alerta amarilla
language:
- es
---

<!-- 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. -->

# roberta_emergency

This model is a fine-tuned version of [bertin-project/bertin-roberta-base-spanish](https://huggingface.co/bertin-project/bertin-roberta-base-spanish).
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.6280
- Accuracy: 0.7773

## Model description

This checkpoint classifies emergency transcribed calls into 3 labels: [CLAVE ROJA, CLAVE NARANJA, CLAVE AMARILLA].
Add some text to see the checkpoint's responses.

## Intended uses & limitations

Under privacy agreement.

## Training and evaluation data

Training data used has been provided by the ECU 911 service under a strict confidentiality agreement.

## Training procedure

### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 8
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 2

### Training results

| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Accuracy |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------:|
| 0.6674        | 1.0   | 559  | 0.6323          | 0.7630   |
| 0.5059        | 2.0   | 1118 | 0.6280          | 0.7773   |


### Framework versions

- Transformers 4.34.1
- Pytorch 2.1.0+cu118
- Datasets 2.14.6
- Tokenizers 0.14.1