语言: "印尼语" 许可证: "mit" 数据集:

• 维基百科
• 2018年印尼报纸 小部件:
• 文本: "Ibu ku sedang bekerja [MASK] sawah."

印尼语BERT基础模型（无大小写区分）

模型描述

这是一个基于BERT的模型，使用印尼语维基百科和印尼语报纸通过掩码语言建模（MLM）目标进行预训练。该模型不区分大小写。

这是几个使用印尼语数据集预训练的语言模型之一。更多关于其在下游任务（文本分类、文本生成等）中的使用详情，请参见基于Transformer的印尼语语言模型

预期用途与限制

如何使用

您可以直接使用该模型进行掩码语言建模的管道：

>>> from transformers import pipeline
>>> unmasker = pipeline('fill-mask', model='cahya/bert-base-indonesian-1.5G')
>>> unmasker("Ibu ku sedang bekerja [MASK] supermarket")

[{'sequence': '[CLS] ibu ku sedang bekerja di supermarket [SEP]',
  'score': 0.7983310222625732,
  'token': 1495},
 {'sequence': '[CLS] ibu ku sedang bekerja. supermarket [SEP]',
  'score': 0.090003103017807,
  'token': 17},
 {'sequence': '[CLS] ibu ku sedang bekerja sebagai supermarket [SEP]',
  'score': 0.025469014421105385,
  'token': 1600},
 {'sequence': '[CLS] ibu ku sedang bekerja dengan supermarket [SEP]',
  'score': 0.017966199666261673,
  'token': 1555},
 {'sequence': '[CLS] ibu ku sedang bekerja untuk supermarket [SEP]',
  'score': 0.016971781849861145,
  'token': 1572}]

以下是如何在PyTorch中使用此模型获取给定文本的特征：

from transformers import BertTokenizer, BertModel

model_name='cahya/bert-base-indonesian-1.5G'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertModel.from_pretrained(model_name)
text = "Silakan diganti dengan text apa saja."
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)

在Tensorflow中：

from transformers import BertTokenizer, TFBertModel

model_name='cahya/bert-base-indonesian-1.5G'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = TFBertModel.from_pretrained(model_name)
text = "Silakan diganti dengan text apa saja."
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='tf')
output = model(encoded_input)

训练数据

该模型使用522MB的印尼语维基百科和1GB的2018年印尼报纸进行预训练。文本被转换为小写并使用WordPiece进行分词，词汇量为32,000。模型的输入形式如下：

[CLS] 句子A [SEP] 句子B [SEP]