Gn Bert Small Cased

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

這是一個針對瓜拉尼語的預訓練BERT模型（6層，區分大小寫）。該模型在維基百科和維基詞典（約80萬個標記）上進行訓練。

🚀 快速開始

此模型可用於瓜拉尼語的相關自然語言處理任務，基於在維基百科和維基詞典上的訓練，能為瓜拉尼語的語義理解等任務提供支持。

📚 詳細文檔

數據集

模型使用了以下數據集進行訓練：

示例輸入

模型的示例輸入如下：

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

評估指標

模型使用以下評估指標：

• F1值
• 準確率

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。

📚 引用方式

如果您使用了該模型，請引用以下論文：

@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}
}