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• 训练生成 指标:
• f1 数据集:
• wikiann 模型索引:
• 名称: xlm-roberta-base-finetuned-panx-all 结果:
  • 任务: 类型: 标记分类 名称: 标记分类 数据集: 名称: wikiann 类型: wikiann 配置: en 分割: test 指标:
    • 名称: 准确率 类型: accuracy 值: 0.843189280620875 已验证: true
    • 名称: 精确率 类型: precision 值: 0.8410061269097046 已验证: true
    • 名称: 召回率 类型: recall 值: 0.8568527450211155 已验证: true
    • 名称: F1 类型: f1 值: 0.8488554853827908 已验证: true
    • 名称: 损失 类型: loss 值: 0.6632214784622192 已验证: true

xlm-roberta-base-finetuned-panx-all

此模型是基于xlm-roberta-base在PAN-X数据集上微调的版本。该模型在NLP with Transformers书籍的第4章：多语言命名实体识别中进行了训练。您可以在随附的Github仓库中找到完整代码。

在评估集上取得了以下结果：

• 损失: 0.1739
• F1: 0.8581

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

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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: 5e-05
• 训练批次大小: 24
• 评估批次大小: 24
• 随机种子: 42
• 优化器: Adam，参数为betas=(0.9,0.999)和epsilon=1e-08
• 学习率调度器类型: linear
• 训练轮数: 3

训练结果

框架版本

• Transformers 4.12.0.dev0
• Pytorch 1.9.1+cu102
• Datasets 1.12.1
• Tokenizers 0.10.3