Bart Large Mnli

🚀 NLIベースのゼロショットテキスト分類用のBart大規模モデル

このモデルは、与えられたシーケンスにトピックラベルを割り当てることができるかどうかを予測するために使用されます。ラベルが以前に見られたものであるかどうかに関係なく、予測が可能です。

📦 インストール

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✨ 主な機能

• このモデルはbart-largeを使用しています。
• MultiNLI (MNLI)データセットを使用して、Yin et al. 2019で説明されている方法で学習されています。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, pipeline

# Load model & tokenizer
bart_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('navteca/bart-large-mnli')
bart_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('navteca/bart-large-mnli')

# Get predictions
nlp = pipeline('zero-shot-classification', model=bart_model, tokenizer=bart_tokenizer)

sequence = 'One day I will see the world.'
candidate_labels = ['cooking', 'dancing', 'travel']

result = nlp(sequence, candidate_labels, multi_label=True)

print(result)

#{
#  "sequence": "One day I will see the world.",
#  "labels": [
#    "travel",
#    "dancing",
#    "cooking"
#  ],
#  "scores": [
#    0.9941897988319397,
#    0.0060537424869835,
#    0.0020010927692056
#  ]
#}

📚 ドキュメント

モデル情報

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。