Nepalibert

🚀 NepaliBERT(Phase 1)

NEPALIBERTは、BERTモデルに基づくネパール語向けの最先端の言語モデルです。このモデルは、マスク言語モデリング（MLM）を使用して学習されています。

🚀 クイックスタート

📦 インストール

モデルリポジトリのクローン

git lfs install
git clone https://huggingface.co/Rajan/NepaliBERT

💻 使用例

基本的な使用法

トークナイザーの読み込み

from transformers import BertTokenizer
vocab_file_dir = './NepaliBERT/' 
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(vocab_file_dir,
                                        strip_accents=False,
                                         clean_text=False )

モデルの読み込み

from transformers import BertForMaskedLM
model = BertForMaskedLM.from_pretrained('./NepaliBERT')

高度な使用法

言語モデルが何か興味深いことを学習しているかどうかを確認する最も簡単な方法は、FillMaskPipelineを使用することです。

パイプラインは、トークナイザーとモデルのシンプルなラッパーです。'fill-mask'パイプラインを使用すると、マスクトークン（ここでは[mask]）を含むシーケンスを入力し、最も確率の高い埋められたシーケンスのリストとその確率を返します。

from transformers import pipeline

fill_mask = pipeline(
    "fill-mask",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer
)

詳細情報については、GITHUB🤗をご覧ください。