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Indic-Transformers Hindi RoBERTa

模型描述

这是一个使用约10GB单语训练语料预训练的RoBERTa语言模型。预训练数据主要来自于 OSCAR 。该模型可以在各种下游任务上进行微调,如文本分类、词性标注、问题回答等。该模型的嵌入还可以用于基于特征的训练。

预期用途和限制

如何使用
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('neuralspace-reverie/indic-transformers-hi-roberta')
model = AutoModel.from_pretrained('neuralspace-reverie/indic-transformers-hi-roberta')
text = "आपका स्वागत हैं"
input_ids = tokenizer(text, return_tensors='pt')['input_ids']
out = model(input_ids)[0]
print(out.shape)
# out = [1, 11, 768] 
的限制和偏见

原始语言模型是使用PyTorch进行训练的,因此建议使用pytorch_model.bin权重文件。Tensorflow的h5文件是通过推荐的命令手动生成的 here