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• 训练生成 数据集:
• wikiann 评估指标:
• 精确率
• 召回率
• F1值
• 准确率 模型索引:
• 名称: electra-small-discriminator-finetuned-ner 结果:
  • 任务: 名称: 标记分类 类型: token-classification 数据集: 名称: wikiann 类型: wikiann 参数: en 评估指标:
    • 名称: 精确率 类型: precision 数值: 0.7330965535385425
    • 名称: 召回率 类型: recall 数值: 0.7542632861138681
    • 名称: F1值 类型: f1 数值: 0.7435293071244329
    • 名称: 准确率 类型: accuracy 数值: 0.8883011190233978

electra-small-discriminator-finetuned-ner

该模型是基于google/electra-small-discriminator在wikiann数据集上微调的版本。
在评估集上取得如下结果：

• 损失值: 0.3685
• 精确率: 0.7331
• 召回率: 0.7543
• F1值: 0.7435
• 准确率: 0.8883

模型描述

（待补充详细信息）

使用场景与限制

（待补充详细信息）

训练与评估数据

（待补充详细信息）

训练流程

训练超参数

训练过程中使用的超参数如下：

• 学习率: 2e-05
• 训练批大小: 16
• 评估批大小: 16
• 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: linear
• 训练轮次: 3

训练结果

框架版本

• Transformers 4.15.0
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.17.0
• Tokenizers 0.10.3