base_model: clicknext/phayathaibert tags:

• 由训练器生成 metrics:
• 精确率
• 召回率
• F1值
• 准确率 model-index:
• name: phayathaibert-thainer results: [] widget:
• text: >- 泰国位于亚洲大陆 example_title: 测试示例_1
• text: 泰国位于亚洲 example_title: 测试示例_2 license: mit language:
• 泰语 library_name: transformers pipeline_tag: 标记分类 datasets:
• pythainlp/thainer-corpus-v2

phayathaibert-thainer

该模型是基于clicknext/phayathaibert在未知数据集上微调的版本。在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.1324
• 精确率：0.8432
• 召回率：0.8915
• F1值：0.8666
• 准确率：0.9735

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

训练过程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：2e-05
• 训练批次大小：8
• 评估批次大小：8
• 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：10
• 混合精度训练：原生AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.35.2
• Pytorch 2.1.0+cu118
• Datasets 2.15.0
• Tokenizers 0.15.0