Distilbert Srb Ner

🚀 distilbert-srb-ner

distilbert-srb-ner 是一個在 wikiann 數據集上從頭開始訓練的模型，可用於令牌分類任務，在評估集上表現出較高的準確性。

🚀 快速開始

該模型在 wikiann 數據集上從頭開始訓練，在評估集上取得了以下結果：

• 損失：0.2972
• 精確率：0.8871
• 召回率：0.9100
• F1值：0.8984
• 準確率：0.9577

✨ 主要特性

• 基於特定數據集訓練：在 wikiann 數據集上進行訓練。
• 多指標評估：通過精確率、召回率、F1值和準確率等多個指標進行評估。

🔧 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：32
• 評估批次大小：8
• 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：20

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.9.2
• Pytorch 1.9.0
• Datasets 1.11.0
• Tokenizers 0.10.1

📄 信息表格