Bert Base Multilingual Cased Finetuned Amharic

🚀 bert-base-multilingual-cased-finetuned-amharic

bert-base-multilingual-cased-finetuned-amharic 是一個阿姆哈拉語BERT模型，由於原多語言BERT模型不支持阿姆哈拉語，因此該模型通過將mBERT的詞彙表替換為阿姆哈拉語詞彙表，並在阿姆哈拉語文本上對 bert-base-multilingual-cased 模型進行微調得到。在命名實體識別數據集上，它比多語言阿姆哈拉語模型表現更優。

🚀 快速開始

如何使用

你可以使用Transformers庫的 pipeline 來使用此模型進行掩碼標記預測。

>>> from transformers import pipeline
>>> unmasker = pipeline('fill-mask', model='Davlan/bert-base-multilingual-cased-finetuned-amharic')
>>> unmasker("የአሜሪካ የአፍሪካ ቀንድ ልዩ መልዕክተኛ ጄፈሪ ፌልትማን በአራት አገራት የሚያደጉትን [MASK] መጀመራቸውን የአሜሪካ የውጪ ጉዳይ ሚንስቴር አስታወቀ።")

✨ 主要特性

• 該模型是 bert-base-multilingual-cased 模型在阿姆哈拉語語料庫上使用阿姆哈拉語詞彙表進行微調得到的。
• 在命名實體識別數據集上，比多語言阿姆哈拉語模型有更好的性能表現。

📚 詳細文檔

預期用途與侷限性

侷限性和偏差

此模型受限於其特定時間段內標註實體的新聞文章訓練數據集，可能無法很好地泛化到不同領域的所有用例。

訓練數據

該模型在 阿姆哈拉語CC - 100 上進行了微調。

訓練過程

該模型在單個NVIDIA V100 GPU上進行訓練。

測試集評估結果（F分數，5次運行的平均值）

BibTeX引用和引用信息

作者：David Adelani