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gunghio/distilbert-base-multilingual-cased-finetuned-conll2003-ner

此模型在 conll2003 数据集上从头开始训练。 它在评估集上取得了以下结果：

• 损失值 (Loss): 0.0388
• 精确率 (Precision): 0.9360
• 召回率 (Recall): 0.9458
• F1 值: 0.9409
• 准确率 (Accuracy): 0.9902

模型描述

基于 distilbert-base-multilingual-cased

预期用途与限制

需要更多信息

训练和评估数据

训练数据集：conll2003

训练过程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率 (learning_rate): 2e-05
• 训练批次大小 (train_batch_size): 16
• 评估批次大小 (eval_batch_size): 16
• 随机种子 (seed): 42
• 优化器 (optimizer): Adam，betas=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08
• 学习率调度器类型 (lr_scheduler_type): linear
• 训练轮数 (num_epochs): 3

训练结果

框架版本

• Transformers 4.6.1
• Pytorch 1.8.1+cu101
• Datasets 1.6.2
• Tokenizers 0.10.2