许可协议：apache-2.0
标签：

• 训练生成
  数据集：
• multi_news
  评估指标：
• rouge
  模型索引：
• 名称：finetuned_multi_news_bart_text_summarisation
  结果：
  • 任务：
    名称：序列到序列语言建模
    类型：文本摘要
    数据集：
    名称：multi_news
    类型：multi_news
    配置：默认
    拆分：测试
    参数：默认
    评估指标：
    • 名称：Rouge1
      类型：rouge
      值：0.4038
      管道标签：summarization

finetuned_multi_news_bart_text_summarisation

该模型是基于slauw87/bart_summarisation在multi_news数据集上微调的版本。
在评估集上取得了以下结果：

• 损失：2.8952
• Rouge1：0.4038
• Rouge2：0.1389
• Rougel：0.2155
• Rougelsum：0.2147
• 生成长度：138.7667

模型描述

需补充更多信息

预期用途与限制

需补充更多信息

训练与评估数据

需补充更多信息

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：5e-05
• 训练批次大小：2
• 评估批次大小：2
• 随机种子：42
• 优化器：Adam（β1=0.9，β2=0.999，ε=1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 训练轮次：2

训练结果

框架版本

• Transformers 4.30.2
• PyTorch 2.0.1+cu118
• Datasets 2.13.1
• Tokenizers 0.13.3