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phibert-finetuned-ner

微调生物文本识别的新模型提升精度与准确性

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

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。

HuggingfaceHuggingface
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