Textattack/bert-base-uncased-yelp-polarity

Este modelo bert-base-uncased fue ajustado para la clasificación de secuencias utilizando TextAttack y el conjunto de datos yelp_polarity cargado mediante la biblioteca nlp. El modelo fue ajustado durante 5 épocas con un tamaño de lote de 16, una tasa de aprendizaje de 5e-05 y una longitud máxima de secuencia de 256. Dado que se trataba de una tarea de clasificación, el modelo fue entrenado con una función de pérdida de entropía cruzada. La mejor puntuación que el modelo consiguió en esta tarea fue 0.9699473684210527, medida por la precisión del conjunto de evaluación, encontrada después de 4 épocas.