Gn Bert Tiny Cased
模型简介
这是一个专门为瓜拉尼语设计的微型BERT模型,采用2层结构并区分大小写,适用于瓜拉尼语的自然语言处理任务。
模型特点
瓜拉尼语专用
专门为低资源语言瓜拉尼语设计和训练
微型结构
采用2层微型BERT架构,适合资源有限的环境
区分大小写
模型能够识别和处理大小写敏感的信息
模型能力
文本填充
自然语言理解
语言模型预测
使用案例
文本处理
文本补全
自动填充文本中的缺失部分
如示例所示,能准确预测[MASK]位置的单词
语言研究
用于瓜拉尼语的语言学研究
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