Bert Finetuned Ner

🚀 測試BERT微調命名實體識別模型

本模型是基於 bert-base-cased 在 conll2003 數據集上進行微調的版本。它在評估集上取得了以下成績：

• 損失率：0.0600
• 精確率：0.9355
• 召回率：0.9514
• F1值：0.9433
• 準確率：0.9868

📚 詳細文檔

模型信息

模型評估結果

訓練過程

訓練超參數

在訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率：2e-05
• 訓練批次大小：8
• 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：3

訓練結果

框架版本

• Transformers：4.11.0.dev0
• Pytorch：1.8.1+cu111
• Datasets：1.12.1.dev0
• Tokenizers：0.10.3

📄 許可證

本模型採用 Apache-2.0 許可證。