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语言：rw数据集：

xlm-roberta-base-finetuned-kinyarwanda

模型描述

xlm-roberta-base-finetuned-kinyarwanda是通过在基于Kinyarwanda语言文本上进行微调xlm-roberta-base模型而获得的基于Kinyarwanda RoBERTa的模型。它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Kinyarwanda语料库上微调的xlm-roberta-base模型。

预期用途和限制

您可以使用Transformers流水线与此模型进行掩码标记预测。

>>> from transformers import pipeline
>>> unmasker = pipeline('fill-mask', model='Davlan/xlm-roberta-base-finetuned-kinyarwanda')
>>> unmasker("Twabonye ko igihe mu <mask> hazaba hari ikirango abantu bakunze")

该模型的训练数据集限于特定时间段的实体标注新闻文章。这可能不能很好地推广到不同领域的所有用例。

训练数据

该模型在JW300 + KIRNEWS + BBC Gahuza 上进行了微调。

训练过程

该模型在单个NVIDIA V100 GPU上进行了训练。

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

作者：David Adelani