Indobert Lite Base P1

🚀 IndoBERT-Lite Base Model (phase1 - uncased)

IndoBERTは、BERTモデルに基づく、インドネシア語向けの最先端の言語モデルです。事前学習モデルは、マスク言語モデリング（MLM）と次文予測（NSP）の目的で学習されています。

🚀 クイックスタート

IndoBERTは、BERTモデルをベースにしたインドネシア語用の最先端の言語モデルです。事前学習モデルは、マスク言語モデリング（MLM）と次文予測（NSP）の目的で訓練されています。

✨ 主な機能

• インドネシア語の自然言語処理タスクに適した事前学習モデル。
• マスク言語モデリング（MLM）と次文予測（NSP）の目的で訓練されています。

📦 インストール

このセクションでは、IndoBERT-Lite Base Modelを使用するための基本的なインストール手順を説明します。

モデルとトークナイザーのロード

from transformers import BertTokenizer, AutoModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("indobenchmark/indobert-lite-base-p1")
model = AutoModel.from_pretrained("indobenchmark/indobert-lite-base-p1")

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import BertTokenizer, AutoModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("indobenchmark/indobert-lite-base-p1")
model = AutoModel.from_pretrained("indobenchmark/indobert-lite-base-p1")

高度な使用法

x = torch.LongTensor(tokenizer.encode('aku adalah anak [MASK]')).view(1,-1)
print(x, model(x)[0].sum())

📚 ドキュメント

すべての事前学習モデル

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。

👥 作成者

IndoBERT は、Bryan Wilie*, Karissa Vincentio*, Genta Indra Winata*, Samuel Cahyawijaya*, Xiaohong Li, Zhi Yuan Lim, Sidik Soleman, Rahmad Mahendra, Pascale Fung, Syafri Bahar, Ayu Purwariantiによって訓練および評価されました。

📖 引用

もしあなたがこの研究を利用する場合は、以下のように引用してください。

@inproceedings{wilie2020indonlu,
  title={IndoNLU: Benchmark and Resources for Evaluating Indonesian Natural Language Understanding},
  author={Bryan Wilie and Karissa Vincentio and Genta Indra Winata and Samuel Cahyawijaya and X. Li and Zhi Yuan Lim and S. Soleman and R. Mahendra and Pascale Fung and Syafri Bahar and A. Purwarianti},
  booktitle={Proceedings of the 1st Conference of the Asia-Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics and the 10th International Joint Conference on Natural Language Processing},
  year={2020}
}