许可协议: cc-by-sa-4.0 基础模型: nlpaueb/legal-bert-base-uncased 标签:

• 由keras回调生成 模型索引:
• 名称: Sidziesama/Legal_NER_Support_Model 结果: []

数据集:

• opennyaiorg/InLegalNER

Sidziesama/Legal_NER_Support_Model

该模型是基于nlpaueb/legal-bert-base-uncased在opennyaiorg/InLegalNER数据集上微调的版本。 其在评估集上取得了以下结果:

• 训练损失: 0.0501
• 验证损失: 0.0883
• 训练精确率: 0.8848
• 训练召回率: 0.9160
• 训练F1分数: 0.9001
• 训练准确率: 0.9757
• 训练轮次: 4

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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训练流程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数:

• 优化器: {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': {'module': 'keras.optimizers.schedules', 'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 2e-05, 'decay_steps': 2945, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}, 'registered_name': None}, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.01}
• 训练精度: float32

训练结果

框架版本

• Transformers 4.39.3
• TensorFlow 2.15.0
• Datasets 2.18.0
• Tokenizers 0.15.2