Bert Fine Tuned Medical Insurance Ner

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該模型是 bert-base-cased 在未知數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 訓練損失：0.0269
• 驗證損失：0.0551
• 輪數：2

🚀 快速開始

此部分文檔未提供具體快速開始的內容，若有相關需求，可參考模型的使用邏輯進行初步嘗試。

📚 詳細文檔

模型描述

更多信息待補充。

預期用途與限制

更多信息待補充。

訓練和評估數據

更多信息待補充。

🔧 技術細節

訓練過程

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 優化器：{'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': {'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 2e-05, 'decay_steps': 2631, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}}, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.01}
• 訓練精度：mixed_float16

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.17.0
• TensorFlow 2.5.0
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.11.6

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。