Flaubert Base Uncased

🚀 FlauBERT：法语无监督语言模型预训练

FlauBERT 是一个在非常庞大且多样化的法语语料库上训练的法语BERT模型。不同规模的模型借助法国国家科学研究中心（CNRS）的 让·扎伊 超级计算机进行训练。

与 FlauBERT 一同推出的还有 FLUE：一个类似于流行的 GLUE 基准的法语自然语言处理系统评估套件。其目标是在未来推动可复现的实验，并分享法语语言模型和研究进展。更多详情请参考 官方网站。

✨ 主要特性

• 基于大规模且异构的法语语料库进行训练，能更好地适应法语的语言特点。
• 提供了不同规模的模型，可根据具体需求进行选择。
• 配套有 FLUE 评估套件，方便对模型进行评估。

📦 安装指南

文档未提及安装步骤，跳过该章节。

💻 使用示例

基础用法

import torch
from transformers import FlaubertModel, FlaubertTokenizer

# 可从以下模型中选择 ['flaubert/flaubert_small_cased', 'flaubert/flaubert_base_uncased', 
#               'flaubert/flaubert_base_cased', 'flaubert/flaubert_large_cased']
modelname = 'flaubert/flaubert_base_cased' 

# 加载预训练模型和分词器
flaubert, log = FlaubertModel.from_pretrained(modelname, output_loading_info=True)
flaubert_tokenizer = FlaubertTokenizer.from_pretrained(modelname, do_lowercase=False)
# 如果使用大小写敏感的模型，do_lowercase=False；如果使用大小写不敏感的模型，do_lowercase=True

sentence = "Le chat mange une pomme."
token_ids = torch.tensor([flaubert_tokenizer.encode(sentence)])

last_layer = flaubert(token_ids)[0]
print(last_layer.shape)
# torch.Size([1, 8, 768])  -> (batch size x number of tokens x embedding dimension)

# BERT 的 [CLS] 标记对应最后一层的第一个隐藏状态
cls_embedding = last_layer[:, 0, :]

注意事项

⚠️ 重要提示

如果你的 transformers 版本小于等于 2.10.0，modelname 应取以下值之一：

['flaubert-small-cased', 'flaubert-base-uncased', 'flaubert-base-cased', 'flaubert-large-cased']

📚 详细文档

FlauBERT 模型

⚠️ 重要提示

flaubert-small-cased 是部分训练的模型，因此不能保证其性能。建议仅将其用于调试目的。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。

📖 参考文献

如果你在科学出版物中使用了 FlauBERT 或 FLUE 基准，或者发现本仓库中的资源很有用，请引用以下论文之一：

LREC 论文

@InProceedings{le2020flaubert,
  author    = {Le, Hang  and  Vial, Lo\"{i}c  and  Frej, Jibril  and  Segonne, Vincent  and  Coavoux, Maximin  and  Lecouteux, Benjamin  and  Allauzen, Alexandre  and  Crabb\'{e}, Beno\^{i}t  and  Besacier, Laurent  and  Schwab, Didier},
  title     = {FlauBERT: Unsupervised Language Model Pre-training for French},
  booktitle = {Proceedings of The 12th Language Resources and Evaluation Conference},
  month     = {May},
  year      = {2020},
  address   = {Marseille, France},
  publisher = {European Language Resources Association},
  pages     = {2479--2490},
  url       = {https://www.aclweb.org/anthology/2020.lrec-1.302}
}

TALN 论文

@inproceedings{le2020flaubert,
  title         = {FlauBERT: des mod{\`e}les de langue contextualis{\'e}s pr{\'e}-entra{\^\i}n{\'e}s pour le fran{\c{c}}ais},
  author        = {Le, Hang and Vial, Lo{\"\i}c and Frej, Jibril and Segonne, Vincent and Coavoux, Maximin and Lecouteux, Benjamin and Allauzen, Alexandre and Crabb{\'e}, Beno{\^\i}t and Besacier, Laurent and Schwab, Didier},
  booktitle     = {Actes de la 6e conf{\'e}rence conjointe Journ{\'e}es d'{\'E}tudes sur la Parole (JEP, 31e {\'e}dition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e {\'e}dition), Rencontre des {\'E}tudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (R{\'E}CITAL, 22e {\'e}dition). Volume 2: Traitement Automatique des Langues Naturelles},
  pages         = {268--278},
  year          = {2020},
  organization  = {ATALA}
}