Char Ko Bert Small

🚀 韓国語文字BERTモデル (小型)

このリポジトリは、韓国語言語処理タスクに特化して設計された、コンパクトで効率的なトランスフォーマーベースのモデルである韓国語文字（音節レベル）BERTモデルに関するものです。このモデルは、韓国語の言語特性に合わせて、テキストを音節レベルでトークン化する独自のアプローチを採用しています。

✨ 主な機能

• 語彙サイズ: このモデルは、韓国語の音節に焦点を当てた7,477トークンの語彙を利用しています。この合理化された語彙サイズにより、韓国語のニュアンスを捉える能力を維持しながら、効率的な処理が可能になります。
• トランスフォーマーエンコーダ層: このモデルは、3層のトランスフォーマーエンコーダ層のみを持つ簡略化されたアーキテクチャを採用しています。この設計により、モデルの複雑さと計算効率のバランスが取れており、モバイルデバイスからサーバ環境まで幅広いアプリケーションに適しています。
• ライセンス: このモデルは、Apache License 2.0の下でオープンソース化されており、学術的および商用の両方の利用が許可されています。また、コミュニティ内で貢献と改善が共有されることが保証されています。

🚀 クイックスタート

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("MrBananaHuman/char_ko_bert_small")
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("MrBananaHuman/char_ko_bert_small")

💻 使用例

基本的な使用法

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("MrBananaHuman/char_ko_bert_small")
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("MrBananaHuman/char_ko_bert_small")

高度な使用法

• 固有表現認識

📄 ライセンス

このモデルは、Apache License 2.0の下でオープンソース化されています。

📞 連絡先

何か質問や問い合わせがあれば、mrbananahuman.kim@gmail.comまでご連絡ください。私はいつでもモデルに関する議論や潜在的な協力、このプロジェクトに関連するその他の問い合わせに応じることができます。