Bertin Roberta Base Zeroshot Esnli

🚀 基於bertin - roberta - base - spanish的零樣本分類器

本模型基於bertin - roberta - base - spanish模型進行訓練，使用交叉編碼器（Cross encoder） 完成自然語言推理（NLI）任務。交叉編碼器以句子對作為輸入並輸出一個標籤，它學習預測以下標籤：“矛盾（contradiction）”：0，“蘊含（entailment）”：1，“中立（neutral）”：2。

你可以將其與Hugging Face的零樣本分類管道結合使用，進行零樣本分類。給定一個句子和一組任意的標籤/主題，它將輸出該句子屬於每個主題的可能性。

🚀 快速開始

✨ 主要特性

• 基於bertin - roberta - base - spanish模型訓練，適用於零樣本分類任務。
• 利用交叉編碼器進行自然語言推理任務。
• 可與Hugging Face的零樣本分類管道集成使用。

📦 安裝指南

文檔未提及具體安裝步驟，可參考Hugging Face Transformers庫的安裝方式：

pip install transformers

💻 使用示例

基礎用法

使用Hugging Face Transformers庫的管道工具是使用該模型的最簡單方式。只需初始化管道，將任務指定為“zero - shot - classification”，並選擇“hackathon - pln - es/bertin - roberta - base - zeroshot - esnli”作為模型。

from transformers import pipeline
classifier = pipeline("zero-shot-classification", 
                       model="hackathon-pln-es/bertin-roberta-base-zeroshot-esnli")

classifier(
    "El autor se perfila, a los 50 años de su muerte, como uno de los grandes de su siglo",
    candidate_labels=["cultura", "sociedad", "economia", "salud", "deportes"],
    hypothesis_template="Esta oración es sobre {}."
)

⚠️ 重要提示

hypothesis_template參數很重要，且應該使用西班牙語。在右側的小部件中，此參數設置為其默認值：“This example is {}.”，因此預期會得到不同的結果。

🔧 技術細節

本模型使用sentence - transformers進行訓練。

訓練數據集

使用了一組自然語言推理數據集作為訓練數據：

• ESXNLI，僅使用西班牙語部分
• SNLI，自動翻譯版本
• MultiNLI，自動翻譯版本

整個使用的數據集可在此處獲取。

📚 詳細文檔

作者信息

• Anibal Pérez
• Emilio Tomás Ariza
• Lautaro Gesuelli Pinto
• Mauricio Mazuecos