Bert Finetuned Ner

🚀 ankitsharma/bert-finetuned-ner

このモデルは、不明なデータセットでbert-base-casedをファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 訓練損失: 0.0283
• 検証損失: 0.0554
• エポック数: 2

🚀 クイックスタート

このモデルは、特定のデータセットでファインチューニングされたBERTベースのモデルで、特定のタスクに使用できます。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細な情報は後日提供予定です。

想定される用途と制限

詳細な情報は後日提供予定です。

訓練と評価データ

詳細な情報は後日提供予定です。

訓練手順

訓練ハイパーパラメータ

訓練中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• オプティマイザ: {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': {'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 2e-05, 'decay_steps': 2634, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}}, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.01}
• 訓練精度: mixed_float16

訓練結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.20.1
• TensorFlow 2.8.2
• Datasets 2.3.2
• Tokenizers 0.12.1

📄 ライセンス

このモデルはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。