Mizbert

🚀 MizBERT：用于米佐语文本理解的掩码语言模型

MizBERT是一个预训练的掩码语言模型（MLM），专门针对米佐语文本数据进行训练。它基于BERT（双向编码器表征变换器）架构，通过掩码语言模型目标，有效学习米佐语中单词的上下文表征。

🚀 快速开始

要在您的米佐语自然语言处理（NLP）项目中使用MizBERT，您可以从Hugging Face的Transformers库中安装它：

pip install transformers

然后，像使用库中的其他预训练模型一样导入并使用MizBERT：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("robzchhangte/mizbert")
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("robzchhangte/mizbert")

✨ 主要特性

• 米佐语特定：MizBERT专门为米佐语量身定制，能够捕捉其独特的语言细微差别和词汇。
• 掩码语言模型目标：通过掩码语言模型目标训练MizBERT，使其能够根据周围上下文预测被掩码的单词，从而深入理解米佐语的语义。
• 上下文嵌入：MizBERT生成上下文相关的词嵌入，编码单词与其周围文本的语义关系。
• 迁移学习：MizBERT的预训练权重可以针对米佐语NLP中的各种下游任务进行微调，如文本分类、问答和情感分析。

💻 使用示例

基础用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("robzchhangte/mizbert")
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("robzchhangte/mizbert")

高级用法

预测掩码标记

from transformers import pipeline

fill_mask = pipeline("fill-mask", model="robzchhangte/mizbert")

sentence = "Miten kan thiltih [MASK] min teh thin" ##Expected token "atangin". In English: A tree is known by its fruit.
predictions = fill_mask(sentence)

for prediction in predictions:
    print(prediction["sequence"].replace("[CLS]", "").replace("[SEP]", "").strip(), "| Score:", prediction["score"])

📚 详细文档

潜在应用

• 米佐语NLP研究：MizBERT可以为米佐语自然语言处理的进一步研究提供有价值的基础。
• 米佐语机器翻译：经过微调的MizBERT模型可用于开发强大的米佐语与其他语言的机器翻译系统。
• 米佐语文本分类：MizBERT可适用于米佐语文本的情感分析、主题建模和垃圾邮件检测等任务。
• 米佐语问答系统：经过微调的MizBERT模型可以驱动问答系统，有效回答用米佐语提出的问题。
• 米佐语聊天机器人：MizBERT可以集成到聊天机器人中，使其能够更有效地与用户用米佐语进行交流和理解。

演示应用

点击这里访问演示应用

📄 许可证

本项目采用Apache-2.0许可证。

引用信息

如果您使用了此模型，请按以下格式引用：

@article{lalramhluna2024mizbert,
  title={MizBERT: A Mizo BERT Model},
  author={Lalramhluna, Robert and Dash, Sandeep and Pakray, Dr Partha},
  journal={ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing},
  year={2024},
  publisher={ACM New York, NY}
}