Xlm Roberta Base Finetuned Luganda

🚀 xlm-roberta-base-finetuned-luganda

xlm-roberta-base-finetuned-luganda は、ルガンダ語のテキストで xlm-roberta-base モデルをファインチューニングすることで得られた Luganda RoBERTa モデルです。名前付きエンティティ認識データセットにおいて、XLM-RoBERTa よりも 優れた性能 を提供します。

🚀 クイックスタート

このモデルは、マスクトークン予測に Transformers の pipeline を使用して利用できます。

💻 使用例

基本的な使用法

>>> from transformers import pipeline
>>> unmasker = pipeline('fill-mask', model='Davlan/xlm-roberta-base-finetuned-luganda')
>>> unmasker("Ffe tulwanyisa abo abaagala okutabangula <mask>, Kimuli bwe yategeezezza.")

✨ 主な機能

このモデルは、xlm-roberta-base モデルをルガンダ語コーパスでファインチューニングしたもので、名前付きエンティティ認識データセットで XLM-RoBERTa よりも良い性能を発揮します。

📦 インストール

READMEには具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションは省略されます。

📚 ドキュメント

想定される用途と制限

使い方

このモデルは、Transformers の pipeline を使用してマスクトークン予測に利用できます。上記のコード例を参照してください。

制限とバイアス

このモデルは、特定の期間のエンティティアノテーション付きニュース記事のトレーニングデータセットに制限されています。このため、異なるドメインのすべてのユースケースに対してうまく汎化しない可能性があります。

トレーニングデータ

このモデルは、JW300 + BUKKEDDE + Luganda CC-100 でファインチューニングされました。

トレーニング手順

このモデルは、単一の NVIDIA V100 GPU でトレーニングされました。

テストセットでの評価結果 (F値、5回の実行の平均)

BibTeXエントリと引用情報

By David Adelani