Biobert Base Cased V1.2 Finetuned Ner

🚀 biobert-base-cased-v1.2-finetuned-ner

このモデルは、jnlpbaデータセットでdmis-lab/biobert-base-cased-v1.2をファインチューニングしたバージョンです。評価セットで以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.3655
• 適合率: 0.7151
• 再現率: 0.8301
• F1値: 0.7683
• 正解率: 0.9050

📚 詳細ドキュメント

モデルの概要

詳細情報は後日追加予定です。

想定される用途と制限

詳細情報は後日追加予定です。

学習と評価データ

詳細情報は後日追加予定です。

🔧 技術詳細

学習ハイパーパラメータ

学習中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• 学習率: 2e-05
• 学習バッチサイズ: 16
• 評価バッチサイズ: 16
• シード値: 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種類: linear
• エポック数: 5

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.11.3
• Pytorch 1.9.1+cu102
• Datasets 1.13.2
• Tokenizers 0.10.3

📄 メトリクスとデータセット情報

タグ

• generated_from_trainer

データセット

• jnlpba

メトリクス

• 適合率
• 再現率
• F1値
• 正解率

モデル指標

• 名前: biobert-base-cased-v1.2-finetuned-ner
  • 結果:
    • タスク:
      • 名前: Token Classification
      • タイプ: token-classification
    • データセット:
      • 名前: jnlpba
      • タイプ: jnlpba
      • 引数: jnlpba
    • メトリクス:
      • 名前: 適合率
      • タイプ: precision
      • 値: 0.7150627220423177
      • 名前: 再現率
      • タイプ: recall
      • 値: 0.8300729927007299
      • 名前: F1値
      • タイプ: f1
      • 値: 0.7682875335686659
      • 名前: 正解率
      • タイプ: accuracy
      • 値: 0.90497239665345

⚠️ 重要提示

このモデルカードは、Trainerがアクセスできる情報に基づいて自動生成されています。内容を校正して完成させ、このコメントを削除することをおすすめします。