Sikuroberta

🚀 SikuBERT

数字人文研究には大規模コーパスと高性能の古語自然言語処理ツールのサポートが必要です。事前学習言語モデルは、英語や現代中国語のテキストマイニングの精度を大幅に向上させました。現在、古文献の自動処理に特化した事前学習モデルが切望されています。我々は検証済みの高品質な「四庫全書」全文コーパスを訓練セットとして、BERT深層言語モデルアーキテクチャに基づき、古語の知的処理タスク用のSikuBERTとSikuRoBERTa事前学習言語モデルを構築しました。

🚀 クイックスタート

✨ 主な機能

数字人文研究における古語自然言語処理タスクに特化した事前学習言語モデルです。「四庫全書」全文コーパスを用いて訓練され、古語の知的処理に高い性能を発揮します。

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformersライブラリが必要です。以下のコードでモデルを読み込むことができます。

💻 使用例

基本的な使用法

# 使用示例代码保持不变
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SIKU-BERT/sikuroberta")
model = AutoModel.from_pretrained("SIKU-BERT/sikuroberta")

📚 ドキュメント

モデル概要

数字人文研究には大規模コーパスと高性能の古語自然言語処理ツールのサポートが必要です。事前学習言語モデルは、英語や現代中国語のテキストマイニングの精度を大幅に向上させました。現在、古文献の自動処理に特化した事前学習モデルが切望されています。我々は検証済みの高品質な「四庫全書」全文コーパスを訓練セットとして、BERT深層言語モデルアーキテクチャに基づき、古語の知的処理タスク用のSikuBERTとSikuRoBERTa事前学習言語モデルを構築しました。

開発者情報

我々は南京農業大学所属です。

Created with by SIKU-BERT

📄 ライセンス

このプロジェクトはApache-2.0ライセンスの下で公開されています。