Nezha Cn Base

🚀 NEZHAモデルの使用ガイド

NEZHAは、中国語の言語理解のためのニューラル文脈表現モデルです。このREADMEでは、NEZHAモデルの使用方法や関連情報を提供します。

🚀 クイックスタート

NEZHAモデルを使用するには、Bert関連のトークナイザークラスとNezha関連のモデルクラスを使用してください。

💻 使用例

基本的な使用法

# オリジナルのコードとコメントを保持
from transformers import BertTokenizer, NezhaModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('sijunhe/nezha-cn-base')
model = NezhaModel.from_pretrained("sijunhe/nezha-cn-base")
text = "我爱北京天安门"
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)

📚 ドキュメント

• 論文情報: NEZHA: Neural Contextualized Representation for Chinese Language Understanding
  • 著者: Junqiu Wei, Xiaozhe Ren, Xiaoguang Li, Wenyong Huang, Yi Liao, Yasheng Wang, Jiashu Lin, Xin Jiang, Xiao Chen and Qun Liu.
• 元のチェックポイント: こちらで見つけることができます。

📄 ライセンス

このプロジェクトはAFL-3.0ライセンスの下で提供されています。