Distilbert Base Uncased Finetuned Ner

🚀 蒸馏伯特无大小写微调命名实体识别模型

该模型是基于 distilbert-base-uncased 在wikiann数据集上进行微调的版本。它在命名实体识别任务中表现出色，能够精准识别文本中的实体信息，为信息提取等应用提供有力支持。

🚀 快速开始

此模型是 distilbert-base-uncased 在wikiann数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.2781
• 精确率：0.8121
• 召回率：0.8302
• F1值：0.8210
• 准确率：0.9204

📚 详细文档

模型信息

训练过程

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 4.15.0
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.17.0
• Tokenizers 0.10.3

📄 许可证

本模型采用Apache 2.0许可证。