语言: 印度尼西亚语
组件:

• 文本: "不知为何，我总觉得这款产品有些不对劲"
  许可证: MIT
  标签:
• 训练生成
  数据集:
• indonlu
  评估指标:
• 准确率
• F1值
• 精确率
• 召回率

模型索引:

• 名称: indobert-base-uncased-finetuned-indonlu-smsa
  结果:
  • 任务:
    名称: 文本分类
    类型: 文本分类
    数据集:
    名称: indonlu
    类型: indonlu
    参数: smsa
    指标:
    • 名称: 准确率
      类型: 准确率
      值: 0.9301587301587302
    • 名称: F1值
      类型: f1
      值: 0.9066105299178986
    • 名称: 精确率
      类型: 精确率
      值: 0.8992078788375845
    • 名称: 召回率
      类型: 召回率
      值: 0.9147307323234121

indobert-base-uncased-finetuned-indonlu-smsa

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

• 损失: 0.2277
• 准确率: 0.9302
• F1值: 0.9066
• 精确率: 0.8992
• 召回率: 0.9147

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数:

• 学习率: 1e-05
• 训练批次大小: 32
• 评估批次大小: 32
• 随机种子: 42
• 优化器: Adam，参数betas=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08
• 学习率调度器类型: 线性
• 学习率预热步数: 1500
• 训练轮次: 10

训练结果

框架版本

• Transformers 4.14.1
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.17.0
• Tokenizers 0.10.3