Files
grabber-ai/reports/final_tiny2.json
T
Denozordec 0f359837c5
docker / build (push) Successful in 1m20s
Датасет: полное покрытие data/raw (71 339 строк из 30 401 релиза), правки парсеров и аудит
Переразбор всех страниц data/raw: legacy-страницы импорта, форматы префиксов ([*]Перевод (1):, Озвучка:, №2, диапазоны), дорожки только в строках «Аудио» (в т.ч. «(Русский, X)», «| Rus | Звук: …»), «Язык озвучки», несколько студий в одной строке, студия без типа. Кодек-строки: «Аудио #N Русский:», «Аудио pic RUS:», «Звук N:», «Аудиодорожка 01:», кириллические АVO/МVO. «Авторский» без числа голосов -> авт. одноголосый, «двугоголосый». Чистка студий: языки, кодеки, «по заказу», «в составе контейнера», отказы от озвучки.

Итог: страниц с метками 30 260 (85.5 %), страниц с дорожкой без меток 1 259 -> 223; data/pages 30 444; после prepare_data 60 944 строки (train 54 686 / test 6 258).

Новый tools/coverage_audit.py + reports/coverage_audit.md, docs/dataset-coverage.md. Переобучен models/best (base): на общем тесте type acc 0.976 против 0.949 у прежней, span 0.674 против 0.643; e2e kinozal 0.805/0.867, rt 0.771/0.740, nnm 0.752/0.693.
2026-11-09 13:29:53 +07:00

88 lines
2.3 KiB
JSON

{
"history": [
{
"epoch": 0,
"loss": 1.4419865617013066,
"lang_accuracy": 0.9874921826141339,
"lang_n": 1599,
"type_accuracy": 0.9588431590656284,
"type_macro_f1": 0.9580993705655323,
"span_exact": 0.5472747497219133,
"age_accuracy": 0.9985168705969596,
"age_f1": 0.9473684210526315,
"joint_exact": 0.5305895439377085
},
{
"epoch": 1,
"loss": 0.21983068588511678,
"lang_accuracy": 0.9881175734834271,
"lang_n": 1599,
"type_accuracy": 0.9647756766777902,
"type_macro_f1": 0.9694674213789587,
"span_exact": 0.6384872080088988,
"age_accuracy": 0.9996292176492398,
"age_f1": 0.9873417721518988,
"joint_exact": 0.6166110493140526
},
{
"epoch": 2,
"loss": 0.16362552792017163,
"lang_accuracy": 0.9899937460913071,
"lang_n": 1599,
"type_accuracy": 0.9736744530960326,
"type_macro_f1": 0.9647373413686515,
"span_exact": 0.6599925843529848,
"age_accuracy": 0.9996292176492398,
"age_f1": 0.9873417721518988,
"joint_exact": 0.6418242491657397
},
{
"epoch": 3,
"loss": 0.13469500560886233,
"lang_accuracy": 0.9912445278298937,
"lang_n": 1599,
"type_accuracy": 0.9632925472747497,
"type_macro_f1": 0.9647998951696939,
"span_exact": 0.6329254727474972,
"age_accuracy": 0.9996292176492398,
"age_f1": 0.9873417721518988,
"joint_exact": 0.6091954022988506
},
{
"epoch": 4,
"loss": 0.11948855609379865,
"lang_accuracy": 0.9912445278298937,
"lang_n": 1599,
"type_accuracy": 0.9655172413793104,
"type_macro_f1": 0.9657867430958291,
"span_exact": 0.6496106785317018,
"age_accuracy": 0.9996292176492398,
"age_f1": 0.9873417721518988,
"joint_exact": 0.6262513904338154
},
{
"epoch": 5,
"loss": 0.10735353268224741,
"lang_accuracy": 0.9912445278298937,
"lang_n": 1599,
"type_accuracy": 0.9695958472376714,
"type_macro_f1": 0.9629303509524766,
"span_exact": 0.639599555061179,
"age_accuracy": 0.9996292176492398,
"age_f1": 0.9873417721518988,
"joint_exact": 0.617723396366333
}
],
"test": {
"lang_accuracy": 0.9959935897435898,
"lang_n": 3744,
"type_accuracy": 0.9678811121764141,
"type_macro_f1": 0.8999603592898254,
"span_exact": 0.6708213486736977,
"age_accuracy": 1.0,
"age_f1": 1.0,
"joint_exact": 0.6506871204857783
},
"cv_mean": null,
"train_seconds": 241.3
}