Sahajbert NCC

🚀 sahajBERTニュース記事分類

このモデルは、ニュース記事を分類するために最適化されたsahajBERTです。IndicGlueのsna.bnスプリットを使用して学習されています。

✨ 主な機能

• このモデルは、ベンガル語のニュース記事を5つの異なるクラスに分類するように訓練されています。
• モデルの出力は、以下の5つのクラスのいずれかです。

📦 インストール

このモデルを使用するには、必要なライブラリをインストールする必要があります。以下のコマンドを使用して、transformersライブラリをインストールできます。

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AlbertForSequenceClassification, TextClassificationPipeline, PreTrainedTokenizerFast

# トークナイザーの初期化
tokenizer = PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained("neuropark/sahajBERT-NCC")

# モデルの初期化
model = AlbertForSequenceClassification.from_pretrained("neuropark/sahajBERT-NCC")

# パイプラインの初期化
pipeline = TextClassificationPipeline(tokenizer=tokenizer, model=model)

raw_text = "এই ইউনিয়নে ৩ টি মৌজা ও ১০ টি গ্রাম আছে ।" # テキストを変更してください
output = pipeline(raw_text)

📚 ドキュメント

意図された用途と制限事項

使い方

このモデルは、シーケンス分類のパイプラインで直接使用できます。上記のコード例を参照してください。

制限事項とバイアス

このセクションは現在作成中です。

訓練データ

このモデルは、sahajBERTの事前学習済みの重みをステップ19519で初期化し、IndicGlueのsna.bnスプリットで訓練されました。

評価結果

訓練手順

このセクションは近日公開予定です。

BibTeXエントリと引用情報

このセクションは近日公開予定です。

📄 ライセンス

このモデルは、Apache 2.0ライセンスの下で提供されています。