Nezha Base Wwm

🚀 NEZHA模型使用

NEZHA是用於中文語言理解的神經上下文表示模型，能夠有效提升中文語言處理任務的效果。

🚀 快速開始

請使用與 'Bert' 相關的分詞器類和與 'Nezha' 相關的模型類。

論文 NEZHA: Neural Contextualized Representation for Chinese Language Understanding 作者：Junqiu Wei, Xiaozhe Ren, Xiaoguang Li, Wenyong Huang, Yi Liao, Yasheng Wang, Jiashu Lin, Xin Jiang, Xiao Chen 和 Qun Liu。

原始的預訓練模型檢查點可以在 這裡 找到。

💻 使用示例

基礎用法

# 示例代碼保持不變
from transformers import BertTokenizer, NezhaModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("sijunhe/nezha-base-wwm")
model = NezhaModel.from_pretrained("sijunhe/nezha-base-wwm")
text = "我愛北京天安門"
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)

📄 許可證

本項目採用 AFL-3.0 許可證。