Indobert Base Uncased Finetuned Indonlu Smsa

🚀 印多伯特基礎無大小寫微調印多語短信情感分析模型

該模型是基於 indolem/indobert-base-uncased 在印多語（IndoNLU）數據集上進行微調後的版本。它能有效解決文本分類問題，在評估集上取得了出色的成績，為文本分類任務提供了高精度的解決方案。

🚀 快速開始

本模型是 indolem/indobert-base-uncased 在印多語數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 損失值：0.2277
• 準確率：0.9302
• F1值：0.9066
• 精確率：0.8992
• 召回率：0.9147

🔧 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：32
• 評估批次大小：32
• 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
• 學習率調度器熱身步數：1500
• 訓練輪數：10

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.14.1
• Pytorch 1.10.0 + cu111
• Datasets 1.17.0
• Tokenizers 0.10.3

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。

📋 其他信息

小部件文本：不知為何，我感覺這個產品有些奇怪。