Distilbert Base Uncased Finetuned Ner

🚀 distilbert-base-uncased-finetuned-ner

该模型是基于distilbert-base-uncased在None数据集上微调得到的版本。它在评估集上取得了出色的效果，能有效提升相关任务的性能和准确性。

🚀 快速开始

本模型是 distilbert-base-uncased 在None数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下成绩：

• 损失值：0.1830
• 精确率：0.9171
• 召回率：0.7099
• F1值：0.8003
• 准确率：0.9316

🔧 技术细节

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：2e-05
• 训练批次大小：16
• 评估批次大小：16
• 随机种子：42
• 优化器：Adam（β1=0.9，β2=0.999，ε=1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 训练轮数：3

训练结果

框架版本

• Transformers 4.16.2
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.11.6

📄 许可证

本项目采用Apache-2.0许可证。