pytorch roberta token-classification dataset:scjnugacj/scjn_dataset_ner transformers generated_from_trainer model-index autotrain_compatible
---
languages:
- es
licenses:
- cc-by-sa-4.0
tags:
- generated_from_trainer
datasets:
- scjnugacj/scjn_dataset_ner
metrics:
- precision
- recall
- f1
- accuracy
model-index:
- name: jurisbert-finetuning-ner
  results:
  - task:
      name: Token Classification
      type: token-classification
    dataset:
      name: scjn_ner
      type: scjn_ner
      args: first_domain
    metrics:
    - name: Precision
      type: precision
      value: 0.9507186858316222
    - name: Recall
      type: recall
      value: 0.9726890756302521
    - name: F1
      type: f1
      value: 0.9615784008307373
    - name: Accuracy
      type: accuracy
      value: 0.9980115816646898
widget:
  - text: "Lo anterior es así, toda vez que, si bien es cierto, el artículo 1° de la Constitución Federal tiene como finalidad brindar la protección más amplia al gobernado, y que ello se logra garantizando el derecho a un recurso efectivo en términos del artículo 25 de la Convención Americana sobre Derechos Humanos, ello no significa que en cualquier caso el órgano jurisdiccional deba resolver el fondo del asunto sin verificar los requisitos de procedencia previstos en las leyes nacionales, ya que las formalidades procesales son la vía que hace posible arribar a una adecuada resolución." 
  - text: "Al respecto, el artículo 78 de la Ley de Ahorro y Crédito Popular es claro al destacar que cuando a juicio de la Comisión Nacional Bancaria y de Valores existan irregularidades de cualquier género en una Sociedad Financiera Popular y se determine que se encuentran en riesgo los intereses de los ahorradores, o bien, se ponga en peligro su estabilidad o solvencia, su presidente podrá declarar la intervención con carácter de gerencia. "
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# modelo-juridico-mexicano

El proyecto esta compuesto por los siguientes modelos:
- [hackathon-pln-es/jurisbert-finetuning-ner](https://huggingface.co/hackathon-pln-es/jurisbert-finetuning-ner)
- [hackathon-pln-es/jurisbert-class-tratados-internacionales-sistema-universal](https://huggingface.co/hackathon-pln-es/jurisbert-class-tratados-internacionales-sistema-universal)
- [hackathon-pln-es/jurisbert-clas-art-convencion-americana-dh](https://huggingface.co/hackathon-pln-es/jurisbert-clas-art-convencion-americana-dh)
- [hackathon-pln-es/jurisbert-tsdae-sentence-transformer](https://huggingface.co/hackathon-pln-es/jurisbert-tsdae-sentence-transformer)

# jurisbert-finetuning-ner

This model is a fine-tuned version of [scjnugacj/jurisbert](https://huggingface.co/scjnugacj/jurisbert) on the [scjnugacj/scjn_dataset_ner](https://huggingface.co/datasets/scjnugacj/scjn_dataset_ner) dataset.

## Description

Para el entrenamiento de este modelo fue utilizada la primera versión del scjn_dataset_ner fue creada  para su utilización en el Hackathon PLN en Español 2022 y contiene etiquetas para identificar leyes y tratados internacionales de los que el Estado Mexicano es parte. Las etiquetas utilizadas fueron:

```python
label_list = ['O', 'B-LEY', 'I-LEY', 'B-TRAT_INTL', 'I-TRAT_INTL']
```
## Team

El equipo esta conformado por [gpalomeque](https://huggingface.co/GPalomeque), [aureliopvs](https://huggingface.co/aureliopvs), [ceciliamacias](https://huggingface.co/ceciliamacias), [giomadariaga](https://huggingface.co/giomadariaga) y [cattsytabla](https://huggingface.co/cattsytabla)

## Intended uses & limitations

### How to use

You can use this model with Transformers *pipeline* for NER.

```python
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_name)
    token_classifier = pipeline("token-classification", aggregation_strategy="simple", model=model, tokenizer=tokenizer)
    

example = """Esta Primera Sala de la Suprema Corte de Justicia de la Nación es competente para conocer de la presente Solicitud de Ejercicio de la Facultad de Atracción, en términos de lo dispuesto en los artículos 107, fracción VIII, penúltimo párrafo, de la Constitución Política de los Estados Unidos Mexicanos; 80 Bis de la Ley de Amparo; así como el precepto 21, fracción II, de la Ley Orgánica del Poder Judicial de la Federación, en relación con lo dispuesto en los puntos segundo, fracción IX, y tercero del Acuerdo General 5/2013, del Pleno de este Alto Tribunal, relativo a la determinación de los asuntos que el Tribunal Pleno conservará para su resolución y el envío de los de su competencia originaria a las Salas y a los tribunales colegiados de circuito."""
results = token_classifier(example.lower())
print(results )


```
### Training results

|Step|Training Loss|Validation Loss|Precision|Recall|F1|Accuracy|
|---------|----:|---------:|---:|---:|---:|---:|
|500|0.015600|0.027995|0.188612|0.334034|0.241092|0.993709|
|1000|0.015800|0.026780|0.185446|0.331933|0.237952|0.993651|
|1500|0.016500|0.026958|0.194836|0.348739|0.250000|0.993767|
|2000|0.016100|0.028878|0.185360|0.329832|0.237339|0.993860|
|2500|0.015900|0.030429|0.191646|0.327731|0.241860|0.994023|
|3000|0.001900|0.016721|0.927565|0.968487|0.947585|0.997651|
|3500|0.000200|0.016432|0.935354|0.972689|0.953656|0.997814|
|4000|0.000600|0.017248|0.919517|0.960084|0.939363|0.997744|
|4500|0.000300|0.019329|0.936992|0.968487|0.952479|0.997663|
|5000|0.000300|0.020233|0.938900|0.968487|0.953464|0.997605|
|5500|0.000400|0.018390|0.919608|0.985294|0.951318|0.997663|
|6000|0.000200|0.020439|0.915686|0.981092|0.947262|0.997291|
|6500|0.000300|0.018778|0.908382|0.978992|0.942366|0.997733|
|7000|0.000000|0.018879|0.913725|0.978992|0.945233|0.998000|
|7500|0.000100|0.019876|0.938144|0.955882|0.946930|0.997628|
|8000|0.000500|0.022275|0.906433|0.976891|0.940344|0.997430|
|8500|0.000000|0.021548|0.911765|0.976891|0.943205|0.997639|
|9000|0.000100|0.021217|0.919132|0.978992|0.948118|0.997523|
|9500|0.000200|0.020399|0.929860|0.974790|0.951795|0.997546|
|10000|0.000100|0.025820|0.931313|0.968487|0.949537|0.997523|
|10500|0.000200|0.022933|0.940452|0.962185|0.951194|0.997546|
|11000|0.000100|0.022329|0.929577|0.970588|0.949640|0.997616|
|11500|0.000000|0.022127|0.937247|0.972689|0.954639|0.997756|
|12000|0.000000|0.024676|0.929860|0.974790|0.951795|0.997570|
|12500|0.000100|0.022072|0.942857|0.970588|0.956522|0.997779|
|13000|0.000000|0.023171|0.942857|0.970588|0.956522|0.997767|
|13500|0.000800|0.022957|0.583193|0.728992|0.647993|0.996302|
|14000|0.006300|0.024337|0.924453|0.976891|0.949949|0.997349|
|14500|0.000000|0.023662|0.932000|0.978992|0.954918|0.997477|
|15000|0.000000|0.028193|0.928287|0.978992|0.952965|0.997407|
|15500|0.000000|0.027379|0.932136|0.981092|0.955988|0.997442|
|16000|0.000000|0.024839|0.930000|0.976891|0.952869|0.997616|
|16500|0.000000|0.024059|0.937247|0.972689|0.954639|0.997756|
|17000|0.000000|0.022556|0.937247|0.972689|0.954639|0.997826|
|17500|0.000100|0.022039|0.944898|0.972689|0.958592|0.997884|
|18000|0.000000|0.022018|0.946721|0.970588|0.958506|0.997977|
|18500|0.000000|0.023078|0.950719|0.972689|0.961578|0.998012|
|19000|0.000000|0.023429|0.944898|0.972689|0.958592|0.997942|
|19500|0.000000|0.023511|0.944898|0.972689|0.958592|0.997942|
|20000|0.000000|0.023393|0.948770|0.972689|0.960581|0.997988|

### Framework versions
- Transformers 4.17.0
- Pytorch 1.8.2+cu111
- Datasets 2.0.0
- Tokenizers 0.11.6
