Xlm Roberta Base Finetuned Urdu

🚀 XLM-RoBERTa-ウルドゥー語分類

このxlm-roberta-baseのテキスト分類モデルは、ウルドゥー語の感情分析用のdata-setで学習されており、与えられた任意のウルドゥー語の文章に対して二値の感情分類を行います。このモデルは、管理可能な時間枠でより良い結果を得るために微調整されています。

✨ 主な機能

XLM-RoBERTaは、拡張された多言語文エンコーダです。Common Crawlからフィルタリングされた100言語にまたがる2.5Tのデータで学習されています。XLM-Rは、複数の多言語ベンチマークで最先端の結果を達成しています。

XLM-RoBERTaモデルは、Alexis Conneau、Kartikay Khandelwal、Naman Goyal、Vishrav Chaudhary、Guillaume Wenzek、Francisco Guzmán、Edouard Grave、Myle Ott、Luke Zettlemoyer、およびVeselin Stoyanovによる「Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale」で提案されました。

このモデルは、2019年にリリースされたFacebookのRoBERTaモデルに基づいています。2.5TBのフィルタリングされたCommonCrawlデータで学習された大規模な多言語モデルです。

💻 使用例

基本的な使用法

>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hassan4830/xlm-roberta-base-finetuned-urdu")
>>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("hassan4830/xlm-roberta-base-finetuned-urdu")

高度な使用法

>>> from transformers import TextClassificationPipeline
>>> text = "وہ ایک برا شخص ہے"
>>> pipe = TextClassificationPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer, return_all_scores=True, device = 0)
>>> pipe(text)

📄 ライセンス

このモデルはAFL-3.0ライセンスの下で提供されています。