Indobert Base Uncased Finetuned Indonlu Smsa

🚀 印多伯特基础无大小写微调印多语短信情感分析模型

该模型是基于 indolem/indobert-base-uncased 在印多语（IndoNLU）数据集上进行微调后的版本。它能有效解决文本分类问题，在评估集上取得了出色的成绩，为文本分类任务提供了高精度的解决方案。

🚀 快速开始

本模型是 indolem/indobert-base-uncased 在印多语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：0.2277
• 准确率：0.9302
• F1值：0.9066
• 精确率：0.8992
• 召回率：0.9147

🔧 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：1e - 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
• 学习率调度器热身步数：1500
• 训练轮数：10

训练结果

框架版本

• Transformers 4.14.1
• Pytorch 1.10.0 + cu111
• Datasets 1.17.0
• Tokenizers 0.10.3

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。

📋 其他信息

小部件文本：不知为何，我感觉这个产品有些奇怪。