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语言：am 数据集：

xlm-roberta-base-finetuned-amharic

模型描述

xlm-roberta-base-finetuned-amharic 是通过在阿姆哈拉语文本上对 xlm-roberta-base 模型进行微调而获得的阿姆哈拉语 RoBERTa 模型。其在命名实体识别数据集上提供了比 XLM-RoBERTa 更好的性能。

具体来说，该模型是在阿姆哈拉语语料库上微调的 xlm-roberta-base 模型。

预期用途与限制

如何使用：

您可以使用 Transformers 管道对该模型进行掩码标记预测。

>>> from transformers import pipeline
>>> unmasker = pipeline('fill-mask', model='Davlan/xlm-roberta-base-finetuned-hausa')
>>> unmasker("የአሜሪካ የአፍሪካ ቀንድ ልዩ መልዕክተኛ ጄፈሪ ፌልትማን በአራት አገራት የሚያደጉትን <mask> መጀመራቸውን የአሜሪካ የውጪ ጉዳይ ሚንስቴር አስታወቀ።")

该模型的训练数据集仅限于特定时间范围内的实体标注新闻文章。这可能无法很好地推广到不同领域的所有用例。

训练数据

该模型在 Amharic CC-100 上进行了微调。

训练过程

该模型是在一台NVIDIA V100 GPU上训练的。

在测试集上的评估结果（F-分数，5次运行的平均值）

BibTeX 条目和引用信息

By David Adelani