license: apache-2.0 tags:

• 训练生成 datasets:
• udpos28 metrics:
• 精确率
• 召回率
• F1值
• 准确率 model-index:
• name: udpos28-sm-all-POS results:
  • task: name: 词元分类 type: token-classification dataset: name: udpos28 type: udpos28 args: en metrics:
    • name: 精确率 type: precision value: 0.9586517032792105
    • name: 召回率 type: recall value: 0.9588997472284696
    • name: F1值 type: f1 value: 0.9587757092110369
    • name: 准确率 type: accuracy value: 0.964820639556654

udpos28-sm-all-POS

该模型是基于bert-base-cased在udpos28数据集上微调的版本。
在评估集上取得了如下结果：

• 损失值：0.1479
• 精确率：0.9587
• 召回率：0.9589
• F1值：0.9588
• 准确率：0.9648

模型描述

需补充更多信息

使用场景与限制

需补充更多信息

训练与评估数据

需补充更多信息

训练流程

训练超参数

训练过程中使用的超参数如下：

• 学习率：2e-05
• 训练批次大小：4
• 评估批次大小：4
• 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
• 学习率预热比例：0.1
• 训练轮次：3

训练结果

框架版本

• Transformers 4.18.0
• Pytorch 1.10.2+cu102
• Datasets 2.2.2
• Tokenizers 0.12.1