bert-base-spanish-wwm-cased-xnli

bert-base-spanish-wwm-cased-xnli

基于XNLI数据集的西班牙语零样本分类模型

这是一个基于西班牙语BERT模型,通过XNLI数据集微调的零样本分类模型,在测试集上达到79.9%的准确率。该模型可通过Hugging Face平台实现西班牙语文本的多类别分类,支持自定义标签。模型基于MIT许可证开源,适用于文本分类的研究与应用开发。

开源项目XNLIBERT零样本分类PyTorch模型HuggingfaceGithub自然语言推理

项目概述

bert-base-spanish-wwm-cased-xnli是一个基于西班牙语BERT模型fine-tuned的零样本文本分类模型。该模型由Recognai团队开发,旨在为西班牙语文本提供高质量的零样本分类能力。

模型特点

  • 基于dccuchile/bert-base-spanish-wwm-cased预训练模型
  • 使用XNLI数据集的西班牙语部分进行微调
  • 专门用于零样本文本分类任务
  • 在XNLI-es测试集上取得79.9%的准确率
  • 支持Hugging Face的零样本分类pipeline

使用方法

用户可以通过Hugging Face的transformers库轻松调用该模型:

  1. 首先导入pipeline
  2. 加载"Recognai/bert-base-spanish-wwm-cased-xnli"模型
  3. 准备待分类文本和候选标签
  4. 调用classifier函数进行预测

模型会返回每个候选标签的概率得分,用户可根据得分进行标签选择。

应用场景

该模型适用于各种西班牙语文本分类任务,尤其是在缺乏标注数据的情况下。常见应用包括:

  • 新闻分类
  • 客户反馈分类
  • 社交媒体内容分析
  • 文档自动标记

模型更新

开发团队在2021年10月推出了更轻量级的zero-shot SELECTRA模型,性能甚至超过了本模型。用户可以根据具体需求选择合适的模型版本。

许可证

该模型采用MIT许可证发布,允许用户自由使用、修改和分发。

总的来说,bert-base-spanish-wwm-cased-xnli为西班牙语文本分类提供了一个强大而灵活的解决方案,尤其适合零样本学习场景。

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