Bert Fine Tuned Medical Insurance Ner

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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: 0.0269
• 検証損失: 0.0551
• エポック数: 2

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細情報は後日提供予定です。

想定される用途と制限

詳細情報は後日提供予定です。

訓練と評価データ

詳細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': 2631, '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

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.17.0
• TensorFlow 2.5.0
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.11.6

📄 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。