Deberta Base Fine Tuned Ner

🚀 deberta-base-finetuned-ner

該模型是 microsoft/deberta-base 在 conll2003 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了出色的表現，能有效進行實體識別任務，為相關自然語言處理應用提供了強大支持。

🚀 快速開始

此模型是 microsoft/deberta-base 在 conll2003 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 損失率：0.0501
• 精確率：0.9563
• 召回率：0.9652
• F1值：0.9608
• 準確率：0.9899

📚 詳細文檔

模型信息

模型評估結果

🔧 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：5e-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 4.11.3
• Pytorch 1.9.0+cu111
• Datasets 1.12.1
• Tokenizers 0.10.3

📄 許可證

本模型採用 MIT 許可證。