Bert Base Multilingual Cased Finetuned Emotion

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このモデルは、bert-base-multilingual-cased を emotion データセットで微調整したバージョンです。感情分類タスクで優れた性能を発揮し、テキストの感情分類の精度と効率を効果的に向上させます。

🚀 クイックスタート

このモデルは、bert-base-multilingual-cased を emotion データセットで微調整したバージョンです。評価セットでは以下の結果を得ています：

• 損失値：0.2369
• 正解率：0.9195
• F1値：0.9205

📚 ドキュメント

モデル情報

訓練過程

訓練ハイパーパラメータ

訓練過程では以下のハイパーパラメータを使用しました：

• 学習率：2e-05
• 訓練バッチサイズ：64
• 評価バッチサイズ：64
• 乱数シード：42
• オプティマイザ：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e-08）
• 学習率スケジューラタイプ：線形
• 訓練エポック数：2

訓練結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.11.3
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.16.1
• Tokenizers 0.10.3

📄 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。