语言：英语
许可证：Apache-2.0
数据集：

• conll2003

模型索引：

• 名称：elastic/distilbert-base-cased-finetuned-conll03-english
  结果：
  • 任务：
    类型：token-classification
    名称：Token Classification
    数据集：
    名称：conll2003
    类型：conll2003
    配置：conll2003
    拆分：validation
    指标：
    • 类型：accuracy
      值：0.9834432212868665
      名称：Accuracy
      已验证：true
      验证令牌：eyJhbGciOiJFZERTQSIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJoYXNoIjoiOTZmZTJlMzUzOTAzZjg3N2UxNmMxMjQ2M2FhZTM4MDdkYzYyYTYyNjM1YjQ0M2Y4ZmIyMzkwMmY5YjZjZGVhYSIsInZlcnNpb24iOjF9.QaSLUR7AtQmE9F-h6EBueF6INQgdKwUUzS3bNvRu44rhNDY1KAJJkmDC8FeAIVMnlOSvPKvr5pOvJ59W1zckCw
    • 类型：precision
      值：0.9857564461012737
      名称：Precision
      已验证：true
      验证令牌：eyJhbGciOiJFZERTQSIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJoYXNoIjoiMDVmNmNmNWIwNTI0Yzc0YTI1NTk2NDM4YjY4NzY0ODQ4NzQ5MDQxMzYyYWM4YzUwNmYxZWQ1NTU2YTZiM2U2MCIsInZlcnNpb24iOjF9.ui_o64VBS_oC89VeQTx_B-nUUM0ZaivFyb6wNrYZcopJXvYgzptLCkARdBKdBajFjjupdhtq1VCdGbJ3yaXgBA
    • 类型：recall
      值：0.9882123948925569
      名称：Recall
      已验证：true
      验证令牌：eyJhbGciOiJFZERTQSIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJoYXNoIjoiODg4Mzg1NTY3NjU4ZGQxOGVhMzQxNWU0ZTYxNWM2ZTg1OGZlM2U5ZGMxYTA2NzdiZjM5YWFkZjkzOGYwYTlkMyIsInZlcnNpb24iOjF9.8jHJv_5ZQp_CX3-k8-C3c5Hs4zp7bJPRTeE5SFrNgeX-FdhPv_8bHBM_DqOD2P_nkAzQ_PtEFfEokQpouZFJCw
    • 类型：f1
      值：0.9869828926905132
      名称：F1
      已验证：true
      验证令牌：eyJhbGciOiJFZERTQSIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJoYXNoIjoiYzZlOGRjMDllYWY5MjdhODk2MmNmMDk5MDQyZGYzZDYwZTE1ZDY2MDNlMzAzN2JlMmE5Y2M3ZTNkOWE2MDBjYyIsInZlcnNpb24iOjF9.VKwzPQFSbrnUZ25gkKUZvYO_xFZcaTOSkDcN-YCxksF5DRnKudKI2HmvO8l8GCsQTCoD4DiSTKzghzLMxB1jCg
    • 类型：loss
      值：0.07748260349035263
      名称：loss
      已验证：true
      验证令牌：eyJhbGciOiJFZERTQSIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJoYXNoIjoiNmVmOTQ2MWI2MzZhY2U2ODQ3YjA0ZWVjYzU1NGRlMTczZDI0NmM0OWI4YmIzMmEyYjlmNDIwYmRiODM4MWM0YiIsInZlcnNpb24iOjF9.0Prq087l2Xfh-ceS99zzUDcKM4Vr4CLM2rF1F1Fqd2fj9MOhVZEXF4JACVn0fWAFqfZIPS2GD8sSwfNYaXkZAA

DistilBERT base cased，使用conll03英语数据集进行NER微调。请注意，该模型对大小写敏感——“english”与“English”不同。如需不区分大小写的版本，请使用elastic/distilbert-base-uncased-finetuned-conll03-english。

版本

• Transformers版本：4.3.1
• Datasets版本：1.3.0

训练

$ run_ner.py \  
  --model_name_or_path distilbert-base-cased \  
  --label_all_tokens True \  
  --return_entity_level_metrics True \  
  --dataset_name conll2003 \  
  --output_dir /tmp/distilbert-base-cased-finetuned-conll03-english \  
  --do_train \  
  --do_eval  

训练完成后，我们更新标签以匹配数据集conll2003中的NER特定标签。