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由vegetable開發

該模型是基於hfl/chinese-bert-wwm-ext在conll2003數據集上微調的版本，用於標記分類任務。

序列標註

Transformers

開源協議:Apache-2.0 #命名實體識別 #BERT微調 #高F1值

下載量 15

發布時間 : 4/28/2022

模型概述

該模型是一個基於BERT架構的標記分類模型，主要用於處理命名實體識別等序列標註任務。

模型特點

高準確率

在conll2003評估集上取得了88.47%的準確率

平衡性能

精確率(76.96%)和召回率(83.96%)表現均衡，F1值達到80.31%

中文優化

基於中文預訓練模型hfl/chinese-bert-wwm-ext進行微調

模型能力

命名實體識別

序列標註

文本標記分類

使用案例

自然語言處理

中文命名實體識別

識別中文文本中的人名、地名、組織機構名等實體

F1值達到80.31%

信息提取

從非結構化文本中提取結構化信息

🚀 測試模型

該模型是在conll2003數據集上對 hfl/chinese-bert-wwm-ext 進行微調後的版本。它在命名實體識別任務中表現出色，能夠準確地對文本中的實體進行分類和標註，為自然語言處理相關應用提供了有力支持。

🚀 快速開始

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

損失值：0.7372
精確率：0.7696
召回率：0.8396
F1值：0.8031
準確率：0.8847

🔧 技術細節

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

學習率：2e-05
訓練批次大小：16
評估批次大小：16
隨機種子：42
優化器：Adam（β1=0.9，β2=0.999，ε=1e-08）
學習率調度器類型：線性
訓練輪數：100

訓練結果

訓練損失	輪數	步數	驗證損失	精確率	召回率	F1值	準確率
無記錄	1.0	2	1.9496	0.0	0.0	0.0	0.4889
無記錄	2.0	4	1.6137	0.0	0.0	0.0	0.4919
無記錄	3.0	6	1.3906	0.0	0.0	0.0	0.5650
無記錄	4.0	8	1.2273	0.0652	0.0481	0.0554	0.6856
無記錄	5.0	10	1.0565	0.2051	0.1711	0.1866	0.7125
無記錄	6.0	12	0.9150	0.5094	0.4332	0.4682	0.7540
無記錄	7.0	14	0.8051	0.5988	0.5187	0.5559	0.7679
無記錄	8.0	16	0.7151	0.6707	0.5989	0.6328	0.7763
無記錄	9.0	18	0.6334	0.6685	0.6364	0.6521	0.8086
無記錄	10.0	20	0.5693	0.6957	0.6845	0.6900	0.8201
無記錄	11.0	22	0.5192	0.7166	0.7166	0.7166	0.8363
無記錄	12.0	24	0.4736	0.7135	0.7326	0.7230	0.8524
無記錄	13.0	26	0.4448	0.6938	0.7754	0.7323	0.8555
無記錄	14.0	28	0.4280	0.7177	0.8021	0.7576	0.8586
無記錄	15.0	30	0.4179	0.7588	0.8075	0.7824	0.8663
無記錄	16.0	32	0.4214	0.7356	0.8182	0.7747	0.8593
無記錄	17.0	34	0.4070	0.7391	0.8182	0.7766	0.8616
無記錄	18.0	36	0.4112	0.7586	0.8235	0.7897	0.8724
無記錄	19.0	38	0.4530	0.7330	0.8075	0.7684	0.8693
無記錄	20.0	40	0.4719	0.7766	0.8182	0.7969	0.8732
無記錄	21.0	42	0.4886	0.7260	0.8075	0.7646	0.8632
無記錄	22.0	44	0.5007	0.7217	0.8182	0.7669	0.8701
無記錄	23.0	46	0.5169	0.7321	0.8182	0.7727	0.8762
無記錄	24.0	48	0.5531	0.7238	0.8128	0.7657	0.8724
無記錄	25.0	50	0.5895	0.7311	0.8289	0.7769	0.8655
無記錄	26.0	52	0.5482	0.7330	0.8075	0.7684	0.8778
無記錄	27.0	54	0.5361	0.7488	0.8128	0.7795	0.8832
無記錄	28.0	56	0.5378	0.7427	0.8182	0.7786	0.8847
無記錄	29.0	58	0.5543	0.7371	0.8396	0.7850	0.8824
無記錄	30.0	60	0.5564	0.7585	0.8396	0.7970	0.8839
無記錄	31.0	62	0.5829	0.7235	0.8396	0.7772	0.8724
無記錄	32.0	64	0.5974	0.7269	0.8396	0.7792	0.8716
無記錄	33.0	66	0.5750	0.7610	0.8342	0.7959	0.8839
無記錄	34.0	68	0.5887	0.7723	0.8342	0.8021	0.8878
無記錄	35.0	70	0.6219	0.7441	0.8396	0.7889	0.8747
無記錄	36.0	72	0.6676	0.7269	0.8396	0.7792	0.8632
無記錄	37.0	74	0.6517	0.7452	0.8289	0.7848	0.8693
無記錄	38.0	76	0.6346	0.7828	0.8289	0.8052	0.8862
無記錄	39.0	78	0.6239	0.7839	0.8342	0.8083	0.8855
無記錄	40.0	80	0.6360	0.7277	0.8289	0.7750	0.8762
無記錄	41.0	82	0.6645	0.7336	0.8396	0.7830	0.8701
無記錄	42.0	84	0.6611	0.7406	0.8396	0.7870	0.8747
無記錄	43.0	86	0.6707	0.7488	0.8289	0.7868	0.8762
無記錄	44.0	88	0.6901	0.7277	0.8289	0.7750	0.8709
無記錄	45.0	90	0.6911	0.7393	0.8342	0.7839	0.8709
無記錄	46.0	92	0.6540	0.7761	0.8342	0.8041	0.8878
無記錄	47.0	94	0.6381	0.7761	0.8342	0.8041	0.8916
無記錄	48.0	96	0.6285	0.7745	0.8449	0.8082	0.8885
無記錄	49.0	98	0.6449	0.7692	0.8556	0.8101	0.8862
無記錄	50.0	100	0.6809	0.7442	0.8556	0.7960	0.8732
無記錄	51.0	102	0.6898	0.7395	0.8503	0.7910	0.8716
無記錄	52.0	104	0.6897	0.7500	0.8503	0.7970	0.8762
無記錄	53.0	106	0.6714	0.7656	0.8556	0.8081	0.8855
無記錄	54.0	108	0.6612	0.7692	0.8556	0.8101	0.8855
無記錄	55.0	110	0.6583	0.7692	0.8556	0.8101	0.8855
無記錄	56.0	112	0.6648	0.7692	0.8556	0.8101	0.8855
無記錄	57.0	114	0.6757	0.7656	0.8556	0.8081	0.8832
無記錄	58.0	116	0.6803	0.7656	0.8556	0.8081	0.8839
無記錄	59.0	118	0.6834	0.7692	0.8556	0.8101	0.8862
無記錄	60.0	120	0.6889	0.7833	0.8503	0.8154	0.8878
無記錄	61.0	122	0.6963	0.7772	0.8396	0.8072	0.8862
無記錄	62.0	124	0.7057	0.7772	0.8396	0.8072	0.8862
無記錄	63.0	126	0.7212	0.7910	0.8503	0.8196	0.8862
無記錄	64.0	128	0.7334	0.7833	0.8503	0.8154	0.8824
無記錄	65.0	130	0.7398	0.7833	0.8503	0.8154	0.8801
無記錄	66.0	132	0.7400	0.7833	0.8503	0.8154	0.8809
無記錄	67.0	134	0.7345	0.7783	0.8449	0.8103	0.8855
無記錄	68.0	136	0.7270	0.7900	0.8449	0.8165	0.8870
無記錄	69.0	138	0.7245	0.7839	0.8342	0.8083	0.8862
無記錄	70.0	140	0.7260	0.7868	0.8289	0.8073	0.8847
無記錄	71.0	142	0.7275	0.7817	0.8235	0.8021	0.8839
無記錄	72.0	144	0.7283	0.7778	0.8235	0.8000	0.8832
無記錄	73.0	146	0.7296	0.7800	0.8342	0.8062	0.8847
無記錄	74.0	148	0.7344	0.7734	0.8396	0.8051	0.8832
無記錄	75.0	150	0.7314	0.7745	0.8449	0.8082	0.8824
無記錄	76.0	152	0.7299	0.7794	0.8503	0.8133	0.8832
無記錄	77.0	154	0.7282	0.7794	0.8503	0.8133	0.8839
無記錄	78.0	156	0.7252	0.7783	0.8449	0.8103	0.8839
無記錄	79.0	158	0.7216	0.7756	0.8503	0.8112	0.8855
無記錄	80.0	160	0.7194	0.7756	0.8503	0.8112	0.8870
無記錄	81.0	162	0.7191	0.7756	0.8503	0.8112	0.8878
無記錄	82.0	164	0.7201	0.7696	0.8396	0.8031	0.8862
無記錄	83.0	166	0.7211	0.7696	0.8396	0.8031	0.8862
無記錄	84.0	168	0.7222	0.7696	0.8396	0.8031	0.8862
無記錄	85.0	170	0.7220	0.7696	0.8396	0.8031	0.8862
無記錄	86.0	172	0.7239	0.7734	0.8396	0.8051	0.8870
無記錄	87.0	174	0.7291	0.7772	0.8396	0.8072	0.8847
無記錄	88.0	176	0.7344	0.7745	0.8449	0.8082	0.8824
無記錄	89.0	178	0.7373	0.7745	0.8449	0.8082	0.8824
無記錄	90.0	180	0.7391	0.7707	0.8449	0.8061	0.8832
無記錄	91.0	182	0.7403	0.7745	0.8449	0.8082	0.8824
無記錄	92.0	184	0.7412	0.7745	0.8449	0.8082	0.8832
無記錄	93.0	186	0.7417	0.7707	0.8449	0.8061	0.8832
無記錄	94.0	188	0.7402	0.7745	0.8449	0.8082	0.8839
無記錄	95.0	190	0.7389	0.7745	0.8449	0.8082	0.8847
無記錄	96.0	192	0.7381	0.7696	0.8396	0.8031	0.8839
無記錄	97.0	194	0.7377	0.7696	0.8396	0.8031	0.8847
無記錄	98.0	196	0.7374	0.7696	0.8396	0.8031	0.8847
無記錄	99.0	198	0.7372	0.7696	0.8396	0.8031	0.8847
無記錄	100.0	200	0.7372	0.7696	0.8396	0.8031	0.8847