BERT NER Ep5 PAD 50 Finetuned Ner

🚀 BERT_NER_Ep5_PAD_50-finetuned-ner

該模型是基於bert-base-cased在未知數據集上微調得到的，可用於命名實體識別任務，在評估集上有較好的表現。

🚀 快速開始

此模型是 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：

• 損失值：0.3893
• 精確率：0.6540
• 召回率：0.7348
• F1值：0.6920
• 準確率：0.9006

🔧 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：7

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.11.3
• Pytorch 1.9.0+cu111
• Datasets 1.14.0
• Tokenizers 0.10.3

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。