Legal NER Support Model

🚀 Sidziesama/Legal_NER_Support_Model

このモデルは、nlpaueb/legal-bert-base-uncased を opennyaiorg/InLegalNER 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。

• 訓練損失: 0.0501
• 検証損失: 0.0883
• 訓練精度: 0.8848
• 訓練再現率: 0.9160
• 訓練F1値: 0.9001
• 訓練正解率: 0.9757
• エポック数: 4

📚 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': {'module': 'keras.optimizers.schedules', 'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 2e-05, 'decay_steps': 2945, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}, 'registered_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: float32

訓練結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.39.3
• TensorFlow 2.15.0
• Datasets 2.18.0
• Tokenizers 0.15.2

📄 ライセンス

このモデルは CC BY-SA 4.0 ライセンスの下で提供されています。