Bert Base Chinese Ws Finetuned Ner All

🚀 中文微調命名實體識別模型（bert-base-chinese-ws-finetuned-ner_all）

本模型是基於 ckiplab/bert-base-chinese-ws 在未知數據集上微調得到的版本。它在評估集上取得了以下成績：

• 損失值：0.0330
• 精確率：0.9723
• 召回率：0.9734
• F1值：0.9728
• 準確率：0.9879

🚀 快速開始

本模型是在未知數據集上對 ckiplab/bert-base-chinese-ws 進行微調後的版本。在評估集上有良好的表現，各項指標如下：

• 損失值：0.0330
• 精確率：0.9723
• 召回率：0.9734
• F1值：0.9728
• 準確率：0.9879

📚 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

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率：1e-05
• 訓練批次大小：18
• 評估批次大小：18
• 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：3

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.13.0
• Pytorch 1.8.0+cu111
• Datasets 2.4.0
• Tokenizers 0.10.3

📄 許可證

本模型採用 GPL-3.0 許可證。