XLM-RoBERTa-large-XNLI-ANLI

基于XLM-RoBERTa-large模型，在多个自然语言推理数据集上微调而成，可直接用于零样本分类任务。

各测试集准确率表现如下：

可通过零样本分类流水线加载模型：

from transformers import pipeline
classifier = pipeline("zero-shot-classification", 
                     model="vicgalle/xlm-roberta-large-xnli-anli")

随后可将任意文本分类到指定标签：

待分类文本 = "总有一天我要去看世界"
候选标签 = ['旅行', '烹饪', '舞蹈']
classifier(待分类文本, 候选标签)
# 输出结果示例:
#{'sequence': '总有一天我要去看世界',
#'labels': ['旅行', '舞蹈', '烹饪'],
#'scores': [0.9991760849952698, 0.0004178212257102132, 0.0004059972707182169]}