许可证：apache-2.0
标签：

• 摘要生成
• 训练生成
  数据集：
• billsum
  评估指标：
• rouge
  模型索引：
• 名称：billsum-full-data
  结果：
  • 任务：
    名称：序列到序列语言建模
    类型：文本到文本生成
    数据集：
    名称：billsum
    类型：billsum
    配置：默认
    拆分：训练集[:95%]
    参数：默认
    评估指标：
    • 名称：Rouge1
      类型：rouge
      值：18.0383

billsum-full-data

该模型是基于facebook/bart-base在billsum数据集上微调的版本。
在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：1.6583
• Rouge1：18.0383
• Rouge2：14.8462
• Rougel：17.6086
• Rougelsum：17.6843

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：3

训练结果

框架版本

• Transformers 4.29.1
• Pytorch 2.0.0
• Datasets 2.12.0
• Tokenizers 0.13.3