许可证: mit 基础模型: neuralmind/bert-large-portuguese-cased 标签:

• 训练生成 数据集:
• hate_speech_portuguese 评估指标:
• 准确率 模型索引:
• 名称: bertimbau_hate_speech 结果:
  • 任务: 名称: 文本分类 类型: text-classification 数据集: 名称: hate_speech_portuguese 类型: hate_speech_portuguese 配置: default 拆分: train 参数: default 评估指标:
    • 名称: 准确率 类型: accuracy 值: 0.781433607520564

bertimbau_hate_speech

该模型是基于neuralmind/bert-large-portuguese-cased在hate_speech_portuguese数据集上微调的版本。
在评估集上取得了以下结果:

• 损失值: 0.5009
• 准确率: 0.7814

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
• 训练轮次: 2

训练结果

框架版本

• Transformers 4.31.0
• Pytorch 2.1.0.dev20230816+cu121
• Datasets 2.14.4
• Tokenizers 0.13.3