Gn Bert Small Cased

🚀 BERT-i-small-cased (gnBERT-small-cased)

这是一个针对瓜拉尼语的预训练BERT模型（6层，区分大小写）。该模型在维基百科和维基词典（约80万个标记）上进行训练。

🚀 快速开始

此模型可用于瓜拉尼语的相关自然语言处理任务，基于在维基百科和维基词典上的训练，能为瓜拉尼语的语义理解等任务提供支持。

📚 详细文档

数据集

模型使用了以下数据集进行训练：

示例输入

模型的示例输入如下：

• 'Paraguay ha''e peteĩ táva oĩva [MASK] retãme '
• 'Augusto Roa Bastos ha'e peteĩ [MASK] arandu'

评估指标

模型使用以下评估指标：

• F1值
• 准确率

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。

📚 引用方式

如果您使用了该模型，请引用以下论文：

@article{aguero-et-al2023multi-affect-low-langs-grn,
  title={Multidimensional Affective Analysis for Low-resource Languages: A Use Case with Guarani-Spanish Code-switching Language},
  author={Agüero-Torales, Marvin Matías, López-Herrera, Antonio Gabriel, and Vilares, David},
  journal={Cognitive Computation},
  year={2023},
  publisher={Springer},
  notes={Forthcoming}
}