Mizbert

🚀 MizBERT：用於米佐語文本理解的掩碼語言模型

MizBERT是一個預訓練的掩碼語言模型（MLM），專門針對米佐語文本數據進行訓練。它基於BERT（雙向編碼器表徵變換器）架構，通過掩碼語言模型目標，有效學習米佐語中單詞的上下文表徵。

🚀 快速開始

要在您的米佐語自然語言處理（NLP）項目中使用MizBERT，您可以從Hugging Face的Transformers庫中安裝它：

pip install transformers

然後，像使用庫中的其他預訓練模型一樣導入並使用MizBERT：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("robzchhangte/mizbert")
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("robzchhangte/mizbert")

✨ 主要特性

• 米佐語特定：MizBERT專門為米佐語量身定製，能夠捕捉其獨特的語言細微差別和詞彙。
• 掩碼語言模型目標：通過掩碼語言模型目標訓練MizBERT，使其能夠根據周圍上下文預測被掩碼的單詞，從而深入理解米佐語的語義。
• 上下文嵌入：MizBERT生成上下文相關的詞嵌入，編碼單詞與其周圍文本的語義關係。
• 遷移學習：MizBERT的預訓練權重可以針對米佐語NLP中的各種下游任務進行微調，如文本分類、問答和情感分析。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("robzchhangte/mizbert")
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("robzchhangte/mizbert")

高級用法

預測掩碼標記

from transformers import pipeline

fill_mask = pipeline("fill-mask", model="robzchhangte/mizbert")

sentence = "Miten kan thiltih [MASK] min teh thin" ##Expected token "atangin". In English: A tree is known by its fruit.
predictions = fill_mask(sentence)

for prediction in predictions:
    print(prediction["sequence"].replace("[CLS]", "").replace("[SEP]", "").strip(), "| Score:", prediction["score"])

📚 詳細文檔

潛在應用

• 米佐語NLP研究：MizBERT可以為米佐語自然語言處理的進一步研究提供有價值的基礎。
• 米佐語機器翻譯：經過微調的MizBERT模型可用於開發強大的米佐語與其他語言的機器翻譯系統。
• 米佐語文本分類：MizBERT可適用於米佐語文本的情感分析、主題建模和垃圾郵件檢測等任務。
• 米佐語問答系統：經過微調的MizBERT模型可以驅動問答系統，有效回答用米佐語提出的問題。
• 米佐語聊天機器人：MizBERT可以集成到聊天機器人中，使其能夠更有效地與用戶用米佐語進行交流和理解。

演示應用

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📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。

引用信息

如果您使用了此模型，請按以下格式引用：

@article{lalramhluna2024mizbert,
  title={MizBERT: A Mizo BERT Model},
  author={Lalramhluna, Robert and Dash, Sandeep and Pakray, Dr Partha},
  journal={ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing},
  year={2024},
  publisher={ACM New York, NY}
}