Bert Base Multilingual Cased Finetuned Hausa

🚀 多语言大小写BERT基础模型微调豪萨语版

本模型是在豪萨语文本上对多语言大小写BERT基础模型进行微调得到的豪萨语BERT模型，在文本分类和命名实体识别数据集上，比多语言BERT模型表现更优。

🚀 快速开始

如何使用

你可以使用Transformers库的pipeline来使用该模型进行掩码标记预测。

>>> from transformers import pipeline
>>> unmasker = pipeline('fill-mask', model='Davlan/bert-base-multilingual-cased-finetuned-hausa')
>>> unmasker("Shugaban [MASK] Muhammadu Buhari ya amince da shawarar da ma’aikatar sufuri karkashin jagoranci")

[{'sequence': 
'[CLS] Shugaban Nigeria Muhammadu Buhari ya amince da shawarar da ma [UNK] aikatar sufuri karkashin jagoranci [SEP]', 
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{'sequence': '[CLS] Shugaban Ka Muhammadu Buhari ya amince da shawarar da ma [UNK] aikatar sufuri karkashin jagoranci [SEP]', 'score': 0.007239189930260181, 
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{'sequence': '[CLS] Shugaban Ghana Muhammadu Buhari ya amince da shawarar da ma [UNK] aikatar sufuri karkashin jagoranci [SEP]', 'score': 0.001566368737258017, 
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'token_str': '##mu'}]

✨ 主要特性

多语言大小写BERT基础模型微调豪萨语版是通过在豪萨语文本上对多语言大小写BERT基础模型进行微调得到的豪萨语BERT模型。在文本分类和命名实体识别数据集上，它比多语言BERT模型具有更优的性能。

具体而言，该模型是在豪萨语语料库上微调的多语言大小写BERT基础模型。

🔧 技术细节

预期用途与局限性

局限性和偏差

该模型受限于其特定时间段内带实体标注的新闻文章训练数据集，可能无法在不同领域的所有用例中很好地泛化。

训练数据

该模型在豪萨语CC - 100上进行了微调。

训练过程

该模型在单块NVIDIA V100 GPU上进行训练。

测试集评估结果（F分数，5次运行的平均值）

BibTeX引用和引用信息

作者：David Adelani