标签:

• 训练生成 数据集:
• jnlpba 评估指标:
• 精确率
• 召回率
• F1值
• 准确率 模型索引:
• 名称: biobert-base-cased-v1.2-finetuned-ner 结果:
  • 任务: 名称: 标记分类 类型: token-classification 数据集: 名称: jnlpba 类型: jnlpba 参数: jnlpba 评估指标:
    • 名称: 精确率 类型: precision 值: 0.7150627220423177
    • 名称: 召回率 类型: recall 值: 0.8300729927007299
    • 名称: F1值 类型: f1 值: 0.7682875335686659
    • 名称: 准确率 类型: accuracy 值: 0.90497239665345

biobert-base-cased-v1.2-finetuned-ner

该模型是基于dmis-lab/biobert-base-cased-v1.2在jnlpba数据集上微调的版本。在评估集上取得了以下结果：

• 损失值: 0.3655
• 精确率: 0.7151
• 召回率: 0.8301
• F1值: 0.7683
• 准确率: 0.9050

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: 5

训练结果

框架版本

• Transformers 4.11.3
• Pytorch 1.9.1+cu102
• Datasets 1.13.2
• Tokenizers 0.10.3