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• 训练器生成 数据集:
• indonlu 评估指标:
• 准确率 模型索引:
• 名称: bert-base-indonesian-1.5G-finetuned-sentiment-analysis-smsa 结果:
  • 任务: 名称: 文本分类 类型: text-classification 数据集: 名称: indonlu 类型: indonlu 参数: smsa 评估指标:
    • 名称: 准确率 类型: accuracy 值: 0.9373015873015873 语言: id 小部件:
• 文本: "Saya mengapresiasi usaha anda"

bert-base-indonesian-1.5G微调版-情感分析-smsa

该模型是基于cahya/bert-base-indonesian-1.5G在indonlu数据集上微调的版本。 在评估集上取得了以下结果:

• 损失值: 0.3390
• 准确率: 0.9373

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:

• 学习率: 2e-05
• 训练批次大小: 16
• 评估批次大小: 16
• 随机种子: 42
• 优化器: Adam (beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08)
• 学习率调度器类型: linear
• 训练轮数: 10

训练结果

框架版本

• Transformers 4.14.1
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.16.1
• Tokenizers 0.10.3