Bpmn Information Extraction V2

🚀 bpmn-information-extraction-v2

このモデルは、104のテキスト形式のプロセス記述を含むデータセットでbert-base-casedをファインチューニングしたバージョンです。

データセットとトレーニングスクリプトはこちらにあります: https://github.com/jtlicardo/process-visualizer/tree/main/src/token_classification

データセットには5つのターゲットラベルが含まれています:

• AGENT
• TASK
• TASK_INFO
• PROCESS_INFO
• CONDITION

評価セットでは以下の結果を達成しています:

• 損失: 0.2179
• 精度: 0.8826
• 再現率: 0.9246
• F1値: 0.9031
• 正解率: 0.9516

🚀 クイックスタート

このモデルは、テキスト形式のプロセス記述から情報を抽出するために使用できます。具体的な使用方法については、データセットとトレーニングスクリプトが公開されているリポジトリを参照してください。

📚 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。

トレーニングと評価データ

詳細情報は後日提供予定です。

トレーニング手順

トレーニングハイパーパラメータ

トレーニング中に以下のハイパーパラメータが使用されました:

• 学習率: 2e-05
• トレーニングバッチサイズ: 8
• 評価バッチサイズ: 8
• シード: 42
• オプティマイザ: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類: 線形
• エポック数: 15

トレーニング結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.26.1
• Pytorch 1.13.1+cu116
• Datasets 2.10.0
• Tokenizers 0.13.2

📄 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。