Bert Base Multilingual Cased Finetuned Igbo

🚀 bert-base-multilingual-cased-finetuned-igbo

bert-base-multilingual-cased-finetuned-igbo 是一個基於伊博語（Igbo）的BERT模型，它通過在伊博語語料上對 bert-base-multilingual-cased 模型進行微調得到。在文本分類和命名實體識別數據集上，該模型比多語言BERT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-igbo')
>>> unmasker("Reno Omokri na Gọọmentị [MASK] enweghị ihe ha ga-eji hiwe ya bụ mmachi.")

✨ 主要特性

• 該模型是在伊博語語料上對 bert-base-multilingual-cased 模型進行微調得到。
• 在文本分類和命名實體識別數據集上，比多語言BERT有更好的性能表現。

📦 安裝指南

文檔未提及安裝步驟，故跳過此章節。

💻 使用示例

基礎用法

>>> from transformers import pipeline
>>> unmasker = pipeline('fill-mask', model='Davlan/bert-base-multilingual-cased-finetuned-igbo')
>>> unmasker("Reno Omokri na Gọọmentị [MASK] enweghị ihe ha ga-eji hiwe ya bụ mmachi.")

📚 詳細文檔

預期用途和限制

限制和偏差

該模型受限於其特定時間段內帶有實體標註的新聞文章訓練數據集，可能無法在不同領域的所有用例中很好地泛化。

訓練數據

該模型在JW300 + OPUS CC - Align + IGBO NLP Corpus + Igbo 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