许可证：apache-2.0
标签：

• 训练生成
  数据集：
• conll2003
  评估指标：
• 精确率
• 召回率
• F1值
• 准确率

模型索引：

• 名称：distilbert-base-uncased-finetuned-ner
  结果：
  • 任务：
    名称：标记分类
    类型：token-classification
    数据集：
    名称：conll2003
    类型：conll2003
    参数：conll2003
    评估指标：
    • 名称：精确率
      类型：precision
      值：0.920704845814978
    • 名称：召回率
      类型：recall
      值：0.9352276541000112
    • 名称：F1值
      类型：f1
      值：0.927909428936123
    • 名称：准确率
      类型：accuracy
      值：0.9831604365577391

distilbert-base-uncased-finetuned-ner

该模型是基于distilbert-base-uncased在conll2003数据集上微调的版本。
在评估集上取得了以下结果：

• 损失：0.0631
• 精确率：0.9207
• 召回率：0.9352
• F1值：0.9279
• 准确率：0.9832

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，参数为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 4.19.2
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 2.2.2
• Tokenizers 0.12.1