Bert Tiny Finetuned Ner

🚀 bert-tiny-finetuned-ner

本模型是 prajjwal1/bert-tiny 在 conll2003 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下成績：

• 損失值：0.1689
• 精確率：0.8083
• 召回率：0.8274
• F1 值：0.8177
• 準確率：0.9598

🚀 快速開始

此模型可直接用於相關的命名實體識別（NER）任務，基於微調後的 bert-tiny 模型，能在 conll2003 數據集上有較好的表現。

📚 詳細文檔

模型信息

訓練過程

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：5

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.10.0
• Pytorch 1.9.0+cu102
• Datasets 1.11.0
• Tokenizers 0.10.3