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<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
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本模型目前在識別出詐欺罪犯罪事實構成要件要素的平均準確率（percision）及召回率（recall）分別為0.98及0.75。從本模型訓練初期的語料資料錄為 979 筆開始，採用強化學習的流程，將生成的標註資料，採用人工對齊的方式修正後再投入語料庫中進行訓練。最終訓練用的語料計有 2577 筆，經過微調 3 個回合，就完成了本模型。以下是訓練過程各代的準確率及召回率的變化。
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|v1|979|0.272727273|0.218623482|
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| 30 |
|v2|1538|0.725888325|0.581300813|
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<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
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本模型目前在識別出詐欺罪犯罪事實構成要件要素的平均準確率（percision）及召回率（recall）分別為0.98及0.75。從本模型訓練初期的語料資料錄為 979 筆開始，採用強化學習的流程，將生成的標註資料，採用人工對齊的方式修正後再投入語料庫中進行訓練。最終訓練用的語料計有 2577 筆，經過微調 3 個回合，就完成了本模型。以下是訓練過程各代的準確率及召回率的變化。
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|版次|資料量|準確率(Precision)|召回率(Recall)|
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|v1|979|0.272727273|0.218623482|
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|v2|1538|0.725888325|0.581300813|
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