希腊媒体BERT（无大小写）

该模型是希腊媒体为基础数据自适应版本的 nlpaueb/bert-base-greek-uncased-v1 模型。

模型描述

详细信息将很快更新。

意图与限制

详细信息将很快更新。

训练和评估数据

详细信息将很快更新。

训练过程

训练超参数

训练时使用了以下超参数：

• learning_rate: 5e-05
• train_batch_size: 64
• eval_batch_size: 64
• seed: 42
• optimizer: Adam，beta=(0.9,0.999)和epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• num_epochs: 3.0

训练结果

详细信息将很快更新。

框架版本

• Transformers 4.21.0.dev0
• Pytorch 1.12.0+cu116
• Tensorflow 2.11.0
• Datasets 2.3.2
• Tokenizers 0.12.1

引用

该模型已随文章"Parameter-shared Intelligent Media Analytics Framework for Low Resource Language. Dimitrios Zaikis, Nikolaos Stylianou and Ioannis Vlahavas. In the Special Issue: New Techniques of Machine Learning and Deep Learning in Text Classification, Applied Sciences Journal. 2023"（ https://www.mdpi.com/2174928 ）正式发布。

如果您使用该模型，请引用以下内容：

@Article{app13053265,
  AUTHOR = {Zaikis, Dimitrios and Stylianou, Nikolaos and Vlahavas, Ioannis},
  TITLE = {PIMA: Parameter-Shared Intelligent Media Analytics Framework for Low Resource Languages},
  JOURNAL = {Applied Sciences},
  VOLUME = {13},
  YEAR = {2023},
  NUMBER = {5},
  ARTICLE-NUMBER = {3265},
  URL = {https://www.mdpi.com/2076-3417/13/5/3265},
  ISSN = {2076-3417},
  DOI = {10.3390/app13053265}
}