Xlm Roberta Large Xnli Anli

🚀 XLM-RoBERTa-large-XNLI-ANLI

XLM-RoBERTa-large-XNLI-ANLIは、複数の自然言語推論（NLI）データセットで微調整されたモデルで、ゼロショット分類タスクに直接使用できます。特定のカテゴリでの訓練を行わずに、テキストを分類するのに役立ちます。

🚀 クイックスタート

このモデルは、ゼロショット分類パイプラインを通じてロードできます。以下にサンプルコードを示します。

from transformers import pipeline
classifier = pipeline("zero-shot-classification", 
                       model="vicgalle/xlm-roberta-large-xnli-anli")

ロードが完了したら、このパイプラインを使用して、指定した任意のカテゴリ名にシーケンスを分類できます。例を以下に示します。

sequence_to_classify = "Algún día iré a ver el mundo"
candidate_labels = ['viaje', 'cocina', 'danza']
classifier(sequence_to_classify, candidate_labels)
#{'sequence': 'Algún día iré a ver el mundo',
#'labels': ['viaje', 'danza', 'cocina'],
#'scores': [0.9991760849952698, 0.0004178212257102132, 0.0004059972707182169]}

✨ 主な機能

• 多言語対応：複数の言語のゼロショット分類タスクを処理できます。
• NLIベースの微調整：複数のNLIデータセットで微調整されており、分類の精度が向上しています。

📦 インストール

ドキュメントで具体的なインストール手順は提供されていません。transformers ライブラリの公式インストールガイドを参照してください。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import pipeline
classifier = pipeline("zero-shot-classification", 
                       model="vicgalle/xlm-roberta-large-xnli-anli")

高度な使用法

sequence_to_classify = "Algún día iré a ver el mundo"
candidate_labels = ['viaje', 'cocina', 'danza']
classifier(sequence_to_classify, candidate_labels)
#{'sequence': 'Algún día iré a ver el mundo',
#'labels': ['viaje', 'danza', 'cocina'],
#'scores': [0.9991760849952698, 0.0004178212257102132, 0.0004059972707182169]}

📚 ドキュメント

モデルの精度

以下は、いくつかのテストデータセットにおけるこのモデルの精度です。

モデル情報

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。