语言: 泰语 部件:

• 文本: "国际机场用户超过三百万人"

WangchanBERTa基础模型: wangchanberta-base-att-spm-uncased

基于各类泰语文本（78.5 GB）预训练的RoBERTa BASE模型。脚本及文档详见此代码库。

模型描述

预训练模型架构基于RoBERTa [Liu等, 2019]。

用途与限制

该预训练模型可用于掩码语言建模（即预测输入文本中的掩码标记）。此外，我们还提供针对多分类/多标签文本分类及标记分类任务微调的模型。

多分类文本分类

• wisesight_sentiment

  基于社交媒体帖子和推文的4类文本分类任务（积极、中立、消极和提问）。

• wongnai_reivews

  用户评论星级分类任务（评分范围为1至5星）

• generated_reviews_enth : （以review_star为标签）

  生成的用户评论星级分类任务（评分范围为1至5星）。

多标签文本分类

• prachathai67k

  基于prachathai.com新闻语料库的12标签泰语主题分类。详情参见此页面。