Bert Base Cased Ner Conll2003

🚀 bert-base-cased-ner-conll2003

該模型是 bert-base-cased 在 conll2003 數據集上的微調版本，能在命名實體識別任務中提供高精度的預測結果。

🚀 快速開始

此模型是 bert-base-cased 在 conll2003 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 損失率（Loss）：0.0355
• 精確率（Precision）：0.9438
• 召回率（Recall）：0.9525
• F1值（F1）：0.9482
• 準確率（Accuracy）：0.9911

📚 詳細文檔

訓練和評估數據

更多信息待補充。

訓練過程

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 學習率（learning_rate）：5e-05
• 訓練批次大小（train_batch_size）：32
• 評估批次大小（eval_batch_size）：32
• 隨機種子（seed）：42
• 優化器（optimizer）：Adam，其中 betas=(0.9, 0.999)，epsilon=1e-08
• 學習率調度器類型（lr_scheduler_type）：線性
• 學習率調度器預熱比例（lr_scheduler_warmup_ratio）：0.1
• 訓練輪數（num_epochs）：3.0
• 混合精度訓練（mixed_precision_training）：原生自動混合精度（Native AMP）

訓練結果

更多信息待補充。

框架版本

• Transformers 4.19.0.dev0
• Pytorch 1.11.0+cu102
• Datasets 2.1.0
• Tokenizers 0.12.1

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。

🔍 模型信息表格