Bert Base Th Cased

🚀 bert-base-th-cased

本项目分享了 bert-base-multilingual-cased 的较小版本，这些版本可处理特定数量的语言。与 distilbert-base-multilingual-cased 不同，我们的版本能生成与原始模型完全相同的表示，从而保留了原始的准确性。

欲了解更多信息，请查阅我们的论文：Load What You Need: Smaller Versions of Multilingual BERT。

🚀 快速开始

安装依赖

确保你已经安装了 transformers 库，如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install transformers

代码示例

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Geotrend/bert-base-th-cased")
model = AutoModel.from_pretrained("Geotrend/bert-base-th-cased")

生成其他小版本的多语言 Transformer

若要生成多语言 Transformer 的其他小版本，请访问 我们的 GitHub 仓库。

💻 使用示例

基础用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

# 加载预训练的分词器和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Geotrend/bert-base-th-cased")
model = AutoModel.from_pretrained("Geotrend/bert-base-th-cased")

# 输入文本
text = "这是一个示例句子。"
# 对文本进行分词
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
# 通过模型进行推理
outputs = model(**inputs)
# 输出结果
print(outputs)

📄 许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。

如何引用

如果你在研究中使用了本项目，请使用以下 BibTeX 引用：

@inproceedings{smallermbert,
  title={Load What You Need: Smaller Versions of Mutlilingual BERT},
  author={Abdaoui, Amine and Pradel, Camille and Sigel, Grégoire},
  booktitle={SustaiNLP / EMNLP},
  year={2020}
}

📞 联系我们

如有任何问题、反馈或需求，请联系 amine@geotrend.fr。

📋 信息表格