Distilbert Base Uncased Finetuned Ner

🚀 distilbert-base-uncased-finetuned-ner

このモデルは、distilbert-base-uncased を conll2003 データセットで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: 0.0609
• 適合率: 0.9244
• 再現率: 0.9374
• F1値: 0.9308
• 正解率: 0.9836

🚀 クイックスタート

このモデルは、conll2003 データセットでファインチューニングされた distilbert-base-uncased のバージョンです。評価セットでは特定の損失、適合率、再現率、F1値、正解率を達成しています。

📚 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。

学習と評価データ

詳細情報は後日提供予定です。

学習手順

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: 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: 線形
• エポック数: 3

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.16.2
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.11.0

📄 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。