标签:

• exbert 语言:
• 多语言
• 南非荷兰语
• 阿姆哈拉语
• 阿拉伯语
• 阿萨姆语
• 阿塞拜疆语
• 白俄罗斯语
• 保加利亚语
• 孟加拉语
• 布列塔尼语
• 波斯尼亚语
• 加泰罗尼亚语
• 捷克语
• 威尔士语
• 丹麦语
• 德语
• 希腊语
• 英语
• 世界语
• 西班牙语
• 爱沙尼亚语
• 巴斯克语
• 波斯语
• 芬兰语
• 法语
• 弗里斯兰语
• 爱尔兰语
• 苏格兰盖尔语
• 加利西亚语
• 古吉拉特语
• 豪萨语
• 希伯来语
• 印地语
• 克罗地亚语
• 匈牙利语
• 亚美尼亚语
• 印尼语
• 冰岛语
• 意大利语
• 日语
• 爪哇语
• 格鲁吉亚语
• 哈萨克语
• 高棉语
• 卡纳达语
• 韩语
• 库尔德语
• 吉尔吉斯语
• 拉丁语
• 老挝语
• 立陶宛语
• 拉脱维亚语
• 马尔加什语
• 马其顿语
• 马拉雅拉姆语
• 蒙古语
• 马拉地语
• 马来语
• 缅甸语
• 尼泊尔语
• 荷兰语
• 挪威语
• 奥罗莫语
• 奥里亚语
• 旁遮普语
• 波兰语
• 普什图语
• 葡萄牙语
• 罗马尼亚语
• 俄语
• 梵语
• 信德语
• 僧伽罗语
• 斯洛伐克语
• 斯洛文尼亚语
• 索马里语
• 阿尔巴尼亚语
• 塞尔维亚语
• 巽他语
• 瑞典语
• 斯瓦希里语
• 泰米尔语
• 泰卢固语
• 泰语
• 他加禄语
• 土耳其语
• 维吾尔语
• 乌克兰语
• 乌尔都语
• 乌兹别克语
• 越南语
• 科萨语
• 意第绪语
• 中文 许可证: mit

XLM-RoBERTa（基础规模模型）

XLM-RoBERTa模型基于包含100种语言的2.5TB过滤CommonCrawl数据预训练而成。该模型由Conneau等人在论文《大规模无监督跨语言表示学习》中提出，并首次发布于此代码库。

免责声明：发布XLM-RoBERTa的团队未为此模型编写模型卡，因此本模型卡由Hugging Face团队撰写。

模型描述

XLM-RoBERTa是RoBERTa的多语言版本，基于包含100种语言的2.5TB过滤CommonCrawl数据预训练。

RoBERTa是一种通过自监督方式在大规模文本语料库上预训练的transformers模型。这意味着它仅对原始文本进行预训练，无需人工标注（因此可以利用大量公开可用数据），并通过自动过程从这些文本生成输入和标签。

具体而言，它通过掩码语言建模（MLM）目标进行预训练。模型随机掩码输入句子中15%的单词，然后处理整个掩码句子并预测被掩码的单词。这与传统的循环神经网络（RNN）逐个查看单词或像GPT这样内部掩码未来标记的自回归模型不同。它允许模型学习句子的双向表示。

通过这种方式，模型学习了100种语言的内部表示，可用于提取对下游任务有用的特征：例如，如果您有一个标注句子的数据集，可以使用XLM-RoBERTa模型生成的特征作为输入训练标准分类器。

预期用途与限制

您可以将原始模型用于掩码语言建模，但它主要用于在下游任务上进行微调。请参阅模型中心寻找您感兴趣任务的微调版本。

请注意，此模型主要针对使用整个句子（可能被掩码）进行决策的任务（如序列分类、标记分类或问答）进行微调。对于文本生成等任务，您应查看像GPT2这样的模型。

使用方法

您可以直接使用此模型进行掩码语言建模的流水线：

>>> from transformers import pipeline
>>> unmasker = pipeline('fill-mask', model='xlm-roberta-base')
>>> unmasker("Hello I'm a <mask> model.")

[{'score': 0.10563907772302628,
  'sequence': "Hello I'm a fashion model.",
  'token': 54543,
  'token_str': 'fashion'},
 {'score': 0.08015287667512894,
  'sequence': "Hello I'm a new model.",
  'token': 3525,
  'token_str': 'new'},
 {'score': 0.033413201570510864,
  'sequence': "Hello I'm a model model.",
  'token': 3299,
  'token_str': 'model'},
 {'score': 0.030217764899134636,
  'sequence': "Hello I'm a French model.",
  'token': 92265,
  'token_str': 'French'},
 {'score': 0.026436051353812218,
  'sequence': "Hello I'm a sexy model.",
  'token': 17473,
  'token_str': 'sexy'}]

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 AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('xlm-roberta-base')
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("xlm-roberta-base")

# 准备输入
text = "Replace me by any text you'd like."
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# 前向传播
output = model(**encoded_input)

BibTeX条目和引用信息

@article{DBLP:journals/corr/abs-1911-02116,
  author    = {Alexis Conneau and
               Kartikay Khandelwal and
               Naman Goyal and
               Vishrav Chaudhary and
               Guillaume Wenzek and
               Francisco Guzm{\'{a}}n and
               Edouard Grave and
               Myle Ott and
               Luke Zettlemoyer and
               Veselin Stoyanov},
  title     = {Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1911.02116},
  year      = {2019},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1911.02116},
  eprinttype = {arXiv},
  eprint    = {1911.02116},
  timestamp = {Mon, 11 Nov 2019 18:38:09 +0100},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-1911-02116.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}