Bert Base Italian Uncased Squad It

🚀 イタリア語のBert Base Uncased on Squad-it

このモデルは、質問応答タスクで学習されたイタリア語のBERTの小文字版ベースバージョンです。

🚀 クイックスタート

このモデルは、質問応答タスクに特化して学習されたイタリア語のBERTモデルです。以下に使用方法を紹介します。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import pipeline

nlp = pipeline('question-answering', model='antoniocappiello/bert-base-italian-uncased-squad-it')

# nlp(context="D'Annunzio nacque nel 1863", question="Quando nacque D'Annunzio?")
# {'score': 0.9990354180335999, 'start': 22, 'end': 25, 'answer': '1863'}

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、質問応答タスクで学習されたイタリア語のBERTの小文字版ベースバージョンです（dbmdz/bert-base-italian-uncased で見つけることができます）。

学習データ

このモデルは、SQuAD-it という質問応答タスク用のデータセットを使用して学習されました。このデータセットは、元のSQuADデータセットを半自動的にイタリア語に翻訳して得られたものです。

学習手順

以下は、このモデルの学習に使用されたコマンドです。

python ./examples/run_squad.py \
    --model_type bert \
    --model_name_or_path dbmdz/bert-base-italian-uncased \
    --do_train \
    --do_eval \
    --train_file ./squad_it_uncased/train-v1.1.json \
    --predict_file ./squad_it_uncased/dev-v1.1.json \
    --learning_rate 3e-5 \
    --num_train_epochs 2 \
    --max_seq_length 384 \
    --doc_stride 128 \
    --output_dir ./models/bert-base-italian-uncased-squad-it/ \
    --per_gpu_eval_batch_size=3   \
    --per_gpu_train_batch_size=3   \
    --do_lower_case \

評価結果

比較