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语言: 阿姆哈拉语
数据集:

基于多语言BERT的阿姆哈拉语微调模型

模型描述

bert-base-multilingual-cased-finetuned-amharic 是一个阿姆哈拉语BERT模型，通过将mBERT词汇表替换为阿姆哈拉语词汇表（因为原模型不支持该语言）并对bert-base-multilingual-cased模型进行阿姆哈拉语文本微调获得。该模型在命名实体识别数据集上表现优于多语言阿姆哈拉语模型。

具体而言，本模型是基于阿姆哈拉语语料库，使用阿姆哈拉语词汇表微调的bert-base-multilingual-cased模型。

预期用途与限制

使用方法

您可以通过Transformers的pipeline功能进行掩码词预测：

>>> from transformers import pipeline  
>>> unmasker = pipeline('fill-mask', model='Davlan/bert-base-multilingual-cased-finetuned-amharic')  
>>> unmasker("የአሜሪካ �ና የአፍሪካ ቀንድ ልዩ መልዕክተኛ ጄፈሪ ፌልትማን በአራት አገራት የሚያደጉትን [MASK] መጀመራቸውን የአሜሪካ የውጪ ጉዳይ �ኪነት አስታወቀ።")  

局限性

该模型的训练数据来自特定时间段的实体标注新闻文章，可能无法很好地泛化到不同领域的所有用例。

训练数据

本模型基于Amharic CC-100语料库微调

训练过程

使用单块NVIDIA V100 GPU进行训练

测试集评估结果（F1分数，5次运行平均值）

引用信息

作者：David Adelani