Finetuning Sentiment Ditilbert

🚀 微調情感分析DistilBERT模型

本項目基於distilbert-base-uncased模型進行微調，在未知數據集上訓練得到情感分析模型。該模型在評估集上取得了較好的效果，可用於情感分析等自然語言處理任務。

🚀 快速開始

本模型是distilbert-base-uncased在未知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：0.5480
• 準確率：0.8767
• F1值：0.8795

📚 詳細文檔

模型描述

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預期用途和限制

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訓練和評估數據

暫無更多信息。

訓練過程

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：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：2

訓練結果

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框架版本

• Transformers 4.41.2
• Pytorch 2.3.0+cu121
• Datasets 2.20.0
• Tokenizers 0.19.1

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。