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语言: 伊博语 数据集:

bert-base-multilingual-cased-finetuned-igbo

模型描述

bert-base-multilingual-cased-finetuned-igbo 是一个伊博语BERT模型，通过对bert-base-multilingual-cased模型在伊博语文本上进行微调得到。它在文本分类和命名实体识别数据集上提供了比多语言BERT更好的性能。

具体来说，该模型是在伊博语语料库上微调的bert-base-multilingual-cased模型。

预期用途与限制

使用方法

您可以使用Transformers的pipeline进行掩码标记预测。

>>> from transformers import pipeline
>>> unmasker = pipeline('fill-mask', model='Davlan/bert-base-multilingual-cased-finetuned-igbo')
>>> unmasker("Reno Omokri na Gọọmentị [MASK] enweghị ihe ha ga-eji hiwe ya bụ mmachi.")

限制与偏差

该模型受限于其训练数据集，这些数据集来自特定时间范围内的实体标注新闻文章。这可能无法很好地泛化到不同领域的所有用例。

训练数据

该模型在JW300 + OPUS CC-Align + IGBO NLP语料库 + 伊博语CC-100上进行了微调。

训练过程

该模型在单个NVIDIA V100 GPU上训练完成。

测试集上的评估结果（F分数，5次运行的平均值）

BibTeX条目与引用信息

作者：David Adelani