Distilbert Base Uncased Finetuned Ner

🚀 distilbert-base-uncased-finetuned-ner

该模型是 distilbert-base-uncased 在 conll2003 数据集上的微调版本。它在命名实体识别（NER）任务中表现出色，能够准确地识别文本中的实体。

🚀 快速开始

此模型是 distilbert-base-uncased 在 conll2003 数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 损失：0.0596
• 精确率：0.9240
• 召回率：0.9378
• F1 值：0.9308
• 准确率：0.9838

📚 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 4.16.2
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.11.0

📄 许可证

本模型采用 Apache-2.0 许可证。