Xlm Roberta Base Finetuned Urdu

🚀 XLM-RoBERTa烏爾都語分類模型

本模型基於 xlm-roberta-base，在烏爾都語情感 數據集 上進行訓練，能夠對任意給定的烏爾都語句子進行二元情感分類。為了在合理的時間範圍內取得更好的效果，該模型進行了微調。

🚀 快速開始

模型描述

XLM - RoBERTa 是一種可擴展的跨語言句子編碼器。它在從 Common Crawl 篩選出的 100 種語言的 2.5T 數據上進行訓練。XLM - RoBERTa 在多個跨語言基準測試中取得了最先進的成果。

XLM - RoBERTa 模型由 Alexis Conneau、Kartikay Khandelwal、Naman Goyal、Vishrav Chaudhary、Guillaume Wenzek、Francisco Guzmán、Edouard Grave、Myle Ott、Luke Zettlemoyer 和 Veselin Stoyanov 等人在《Unsupervised Cross - lingual Representation Learning at Scale》中提出。

它基於 Facebook 於 2019 年發佈的 RoBERTa 模型，是一個大型多語言模型，在 2.5TB 經過篩選的 CommonCrawl 數據上進行訓練。

如何使用

你可以直接從 transformers 庫中導入此模型：

>>> 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")

以下是如何使用該模型獲取給定文本的標籤：

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

📄 許可證

本項目採用 AFL - 3.0 許可證。