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语言：sw 数据集：

xlm-roberta-base-finetuned-swahili

模型描述

xlm-roberta-base-finetuned-swahili是通过在斯瓦希里语文本上对xlm-roberta-base模型进行微调而得到的斯瓦希里语RoBERTa模型。在文本分类和命名实体识别数据集上，它的性能比XLM-RoBERTa更好。

具体而言，该模型是在斯瓦希里语语料库上对xlm-roberta-base模型进行微调的。

用途和限制

您可以使用此模型与Transformers管道进行掩码标记预测。

>>> from transformers import pipeline
>>> unmasker = pipeline('fill-mask', model='Davlan/xlm-roberta-base-finetuned-swahili')
>>> unmasker("Jumatatu, Bwana Kagame alielezea shirika la France24 huko <mask> kwamba hakuna uhalifu ulitendwa")
                    
[{'sequence': 'Jumatatu, Bwana Kagame alielezea shirika la France24 huko Ufaransa kwamba hakuna uhalifu ulitendwa', 
'score': 0.5077782273292542, 
'token': 190096, 
'token_str': 'Ufaransa'}, 
{'sequence': 'Jumatatu, Bwana Kagame alielezea shirika la France24 huko Paris kwamba hakuna uhalifu ulitendwa', 
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'token': 7270, 
'token_str': 'Paris'}, 
{'sequence': 'Jumatatu, Bwana Kagame alielezea shirika la France24 huko Gabon kwamba hakuna uhalifu ulitendwa', 
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'token_str': 'Gabon'}, 
{'sequence': 'Jumatatu, Bwana Kagame alielezea shirika la France24 huko France kwamba hakuna uhalifu ulitendwa', 
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'token_str': 'France'}, 
{'sequence': 'Jumatatu, Bwana Kagame alielezea shirika la France24 huko Marseille kwamba hakuna uhalifu ulitendwa', 
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'token': 185918, 
'token_str': 'Marseille'}]

该模型受限于其训练数据集，该数据集为特定时间段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

该模型是基于 Swahili CC-100 进行微调的

训练过程

该模型是在一块NVIDIA V100 GPU上训练的。

测试集上的评估结果（F分数，平均5次运行）

BibTeX条目和引用信息

作者：David Adelani