Roberta Base Biomedical Clinical Es Finetuned Ner CRAFT

🚀 roberta-base-biomedical-clinical-es-finetuned-ner-CRAFT

このモデルは、CRAFTデータセットでPlanTL-GOB-ES/roberta-base-biomedical-clinical-es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: 0.1720
• 適合率: 0.8253
• 再現率: 0.8147
• F1値: 0.8200
• 正解率: 0.9660

🚀 クイックスタート

このモデルは、英語のCRAFT（Colorado Richly Annotated Full Text）コーパスから、Sequence、Cell、Protein、Gene、Taxon、Chemicalの6つのエンティティタグに対する固有表現抽出を行います。エンティティタグは正規化され、元の3文字コードから完全な名前（例: B-Protein, I-Chemical）に置き換えられています。

✨ 主な機能

• 6つのエンティティタグに対する高精度な固有表現抽出
• エンティティタグの正規化と名前の置き換え

🔧 技術詳細

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: 3e-05
• 学習バッチサイズ: 8
• 評価バッチサイズ: 8
• 乱数シード: 42
• オプティマイザ: Adam（ベータ=(0.9,0.999)、イプシロン=1e-08）
• 学習率スケジューラの種類: 線形
• エポック数: 4

学習結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.16.2
• Pytorch 1.10.0+cu111
• 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。