Bert Base Spanish Wwm Cased Xnli

🚀 bert-base-spanish-wwm-cased-xnli

這是一個經過微調的模型，可用於零樣本分類任務，在西班牙語的文本分類中表現出色，能有效處理多種領域的文本分類需求。

最新消息

更新於2021年10月15日：查看我們新的零樣本分類器，它們更輕量級，甚至性能超過了這個模型：zero-shot SELECTRA small 和 zero-shot SELECTRA medium。

✨ 主要特性

• 微調模型：該模型是基於 西班牙語BERT模型 進行微調的版本，使用了XNLI數據集中的西班牙語部分。
• 零樣本分類：可用於零樣本分類任務，藉助自然語言推理（NLI）技術對文本進行分類。

📦 安裝指南

文檔未提及具體安裝步驟，故跳過此章節。

💻 使用示例

基礎用法

你可以使用Hugging Face的 零樣本分類管道 來使用這個模型：

from transformers import pipeline
classifier = pipeline("zero-shot-classification", 
                       model="Recognai/bert-base-spanish-wwm-cased-xnli")

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="Este ejemplo es {}."
)
"""output
{'sequence': 'El autor se perfila, a los 50 años de su muerte, como uno de los grandes de su siglo',
 'labels': ['cultura', 'sociedad', 'economia', 'salud', 'deportes'],
 'scores': [0.38897448778152466,
  0.22997373342514038,
  0.1658431738615036,
  0.1205764189362526,
  0.09463217109441757]}
"""

📚 詳細文檔

模型描述

此模型是 西班牙語BERT模型 的微調版本，使用了XNLI數據集中的西班牙語部分。你可以查看 訓練腳本 瞭解訓練的詳細信息。

評估結果

測試集的準確率如下：

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。