Ko Fin Ner Roberta Small Model

🚀 韩国金融命名实体识别RoBERTa小模型

该模型是基于金融领域的命名实体识别模型，在预训练模型基础上微调而来，能有效识别金融文本中的实体，为金融信息处理提供了有力支持。

🚀 快速开始

此模型是 klue/roberta-small 在未知数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.2873
• 精确率：0.7436
• 召回率：0.8774
• F1值：0.8050
• 准确率：0.9374

✨ 主要特性

• 标签：generated_from_trainer
• 评估指标：精确率、召回率、F1值、准确率
• 示例文本：
  • 示例01：“나스닥투자증권에서 시작된 발동성 가치 상태 효과는 투자자들에게 좋은 기회를 제공합니다。”
  • 示例02：“TM머니가 베를린증권거래소에서 미국 보험 유가를 거래하고 있습니다。”
• 基础模型：klue/roberta-small

🔧 技术细节

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：2e-05
• 训练批次大小：32
• 评估批次大小：32
• 随机种子：42
• 优化器：Adam（β1=0.9，β2=0.999，ε=1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 训练轮数：30

训练结果

框架版本

• Transformers 4.28.0
• Pytorch 2.0.1+cu118
• Datasets 2.13.1
• Tokenizers 0.13.3