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• 精确率
• 召回率
• F1值
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• name: 测试模型 results:
  • task: name: 标记分类 type: token-classification dataset: name: conll2003 type: conll2003 args: conll2003 metrics:
    • name: 精确率 type: precision value: 0.7696078431372549
    • name: 召回率 type: recall value: 0.839572192513369
    • name: F1值 type: f1 value: 0.8030690537084398
    • name: 准确率 type: accuracy value: 0.8847040737893928

测试模型

该模型是基于hfl/chinese-bert-wwm-ext在conll2003数据集上微调的版本。在评估集上取得了以下结果：

• 损失值: 0.7372
• 精确率: 0.7696
• 召回率: 0.8396
• F1值: 0.8031
• 准确率: 0.8847

模型描述

需要补充更多信息

预期用途与限制

需要补充更多信息

训练与评估数据

需要补充更多信息

训练流程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率: 2e-05
• 训练批大小: 16
• 评估批大小: 16
• 随机种子: 42
• 优化器: Adam (beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08)
• 学习率调度器类型: 线性
• 训练轮次: 100

训练结果

框架版本

• Transformers 4.18.0
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 2.1.0
• Tokenizers 0.12.1