Klue Roberta Base Kornli

🚀 klue-roberta-base-kornli

• このモデルは韓国語のデータセットを使用して学習されています。
• 前提文と仮説文を入力します。
• 英語も使用できますが、精度は期待しないでください。
• 文脈が1200文字を超える場合、文脈が途中で切断され、結果がうまく出ない可能性があります。

🚀 クイックスタート

klue-roberta-base-kornliのデモ: Ainize DEMO klue-roberta-base-kornliのAPI: Ainize API

✨ 主な機能

このモデルは韓国語の前提文と仮説文を入力として受け取り、それらの関係を分類することができます。英語も使用できますが、精度は保証されません。

📚 ドキュメント

概要

使用方法

Transformersでの使用

from transformers import AutoTokenizer, pipeline

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ehdwns1516/klue-roberta-base-kornli")

classifier = pipeline(
    "text-classification",
    model="ehdwns1516/klue-roberta-base-kornli",
    return_all_scores=True,
)

premise = "your premise"
hypothesis = "your hypothesis"

result = dict()
result[0] = classifier(premise + tokenizer.sep_token + hypothesis)[0]

⚠️ 重要な注意事項

文脈が1200文字を超える場合、文脈が途中で切断され、結果がうまく出ない可能性があります。

💡 使用上のヒント

英語を使用する場合、精度は期待しないでください。韓国語を使用することをおすすめします。