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phibert-finetuned-ner

phibert-finetuned-ner

微调生物文本识别的新模型提升精度与准确性

phibert-finetuned-ner模型是通过微调dmis-lab的biobert-v1.1而实现的，旨在提高生物文本识别领域的精度和准确性。其在评估数据集上取得了精度0.9238和准确性0.9950。此模型适用于生物医学领域的命名实体识别，优化过程中采用了Adam优化器和线性学习率调度策略，在3个训练纪元中实现了低损失与高精确度。

精确度训练损失phibert-finetuned-ner模型Github开源项目Adam优化器召回率Huggingface
Hugging Face

项目介绍：phibert-finetuned-ner

模型概述

phibert-finetuned-ner是一个经过微调的命名实体识别（NER）模型，基于dmis-lab/biobert-v1.1。这个模型在评估集上的表现非常优秀，各项指标如下：

  • 损失（Loss）：0.0293
  • 精确率（Precision）：0.9238
  • 召回率（Recall）：0.9213
  • F1 分数：0.9226
  • 准确率（Accuracy）：0.9950

模型描述

目前需要更多的信息来进一步说明模型的具体情况。一般地，这类模型用于生物医学领域，通过识别文本中的实体，如疾病、药物、基因等，以促进信息抽取和知识发现。

预期用途及限制

关于这个模型的预期用途及其使用限制，目前还需要补充更多的信息。通常，NER模型在文本分析、信息提取、临床文本处理等领域具有广泛应用。

训练和评估数据

有关训练和评估数据的详细信息尚未提供，需要进一步的补充。在一般情况下，训练数据集与评估数据集的选择在很大程度上决定了NER模型的性能和应用场景。

训练过程

训练超参数

在训练过程中，该模型使用了如下的超参数：

  • 学习率（learning_rate）：2e-05
  • 训练批次大小（train_batch_size）：8
  • 评估批次大小（eval_batch_size）：8
  • 随机种子（seed）：42
  • 优化器（optimizer）：Adam，参数为betas=(0.9,0.999)和epsilon=1e-08
  • 学习率调度类型（lr_scheduler_type）：线性（linear）
  • 训练轮数（num_epochs）：3

训练结果

三轮训练的结果如下：

  • 第一轮：损失0.0309，精确率0.8977，召回率0.9042，F1分数0.9009，准确率0.9939
  • 第二轮：损失0.0131，精确率0.9089，召回率0.9114，F1分数0.9102，准确率0.9939
  • 第三轮：损失0.0080，精确率0.9238，召回率0.9213，F1分数0.9226，准确率0.9950

可以看出，经过三次训练迭代，模型的性能有了显著的提升。

框架版本

模型训练和评估使用的框架版本是：

  • Transformers 4.26.0
  • Pytorch 1.13.1+cu116
  • Datasets 2.9.0
  • Tokenizers 0.13.2

这些工具和框架为模型提供了必要的支持，使其具备出色的自然语言处理能力。

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