标签:

• 由训练器生成 数据集:
• 中文情感语料库 指标:
• 精确率
• 召回率
• F1值
• 准确率 模型索引:
• 名称: kt_punc 结果:
  • 任务: 名称: 标记分类 类型: 标记分类 数据集: 名称: 中文情感语料库 类型: 中文情感语料库 参数: 默认 指标:
    • 名称: 精确率 类型: 精确率 值: 0.7078651685393258
    • 名称: 召回率 类型: 召回率 值: 0.7313662547821116
    • 名称: F1值 类型: f1 值: 0.7194238380517767
    • 名称: 准确率 类型: 准确率 值: 0.957316742326961

kt_punc

该模型是在中文情感语料库数据集上对bert-base-chinese进行微调的版本。
在评估集上取得了以下结果：

• 损失: 0.1703
• 精确率: 0.7079
• 召回率: 0.7314
• F1值: 0.7194
• 准确率: 0.9573

模型描述

需要更多信息

预期用途与限制

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训练与评估数据

需要更多信息

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，参数β=(0.9,0.999)，ε=1e-08
• 学习率调度器类型: 线性
• 训练轮数: 10

训练结果

框架版本

• Transformers 4.19.1
• PyTorch 1.11.0+cu113
• Datasets 2.2.1
• Tokenizers 0.12.1