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• 训练生成 datasets:
• 玩具数据集 metrics:
• 精确率
• 召回率
• F1值
• 准确率 model-index:
• name: distilbert-base-uncased-finetuned-ner results:
  • task: name: 令牌分类 type: token-classification dataset: name: 玩具数据集 type: 玩具数据集 args: SDN metrics:
    • name: 精确率 type: precision value: 0.8373323601861145
    • name: 召回率 type: recall value: 0.8721847381925306
    • name: F1值 type: f1 value: 0.8544032768571961
    • name: 准确率 type: accuracy value: 0.9640425437230208

distilbert-base-uncased-finetuned-ner

该模型是在玩具数据集上对distilbert-base-uncased进行微调的版本。
在评估集上取得了以下结果：

• 损失：0.1233
• 精确率：0.8373
• 召回率：0.8722
• F1值：0.8544
• 准确率：0.9640

模型描述

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预期用途与限制

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训练与评估数据

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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，参数betas=(0.9,0.999)，epsilon=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 4.20.1
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 2.3.2
• Tokenizers 0.12.1