license: apache-2.0
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• generated_from_trainer
  datasets:
• emotion
  metrics:
• accuracy
• f1
  model-index:
• name: distilbert-base-uncased-finetuned-emotion
  results:
  • task:
    name: 文本分类
    type: text-classification
    dataset:
    name: emotion
    type: emotion
    args: default
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    • name: 准确率
      type: accuracy
      value: 0.924
    • name: F1分数
      type: f1
      value: 0.9244145121183605

distilbert-base-uncased微调情感分析模型

本模型是基于distilbert-base-uncased在emotion数据集上微调的版本。在评估集上取得了以下结果：

• 损失值: 0.2207
• 准确率: 92.4%
• F1分数: 0.9244

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

超参数配置

训练过程中使用的超参数如下：

• 学习率: 2e-05
• 训练批大小: 64
• 评估批大小: 64
• 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: 线性
• 训练轮次: 2

训练结果

框架版本

• Transformers 4.11.3
• PyTorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.16.1
• Tokenizers 0.10.3