Ner Marathi Bert

🚀 ner_marathi_bert

このモデルは、wikiannデータセットでbert-base-multilingual-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。

• 損失: 0.3606
• 全体的な精度: 0.8939
• 全体的な再現率: 0.9030
• 全体的なF1値: 0.8984
• 全体的な正解率: 0.9347
• 場所のF1値: 0.8823
• 組織のF1値: 0.8555
• 人物のF1値: 0.9435

🚀 クイックスタート

このモデルは、wikiannデータセットでファインチューニングされたbert-base-multilingual-casedモデルです。特定のタスクに対して高精度な結果を提供します。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルに関する詳細情報は、今後の更新で追加される予定です。

想定される用途と制限

このモデルの想定される用途と制限に関する詳細情報は、今後の更新で追加される予定です。

学習と評価データ

学習と評価に使用されたデータに関する詳細情報は、今後の更新で追加される予定です。

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

• 学習率: 2e-05
• 学習バッチサイズ: 16
• 評価バッチサイズ: 16
• シード: 42
• オプティマイザ: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラのタイプ: 線形
• エポック数: 7

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.21.0
• Pytorch 1.12.0+cu113
• Datasets 2.4.0
• 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。