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flaubert_small_cased

flaubert_small_cased

用于法语自然语言处理的无监督语言模型

FlauBERT是基于大型法语语料库进行预训练的无监督语言模型，提供多种尺寸选择。结合FLUE评估平台，增强法语自然语言处理的评估能力。该项目利用CNRS Jean Zay超算机，支持未来的可重复实验，并已集成于Hugging Face的Transformers库中，便于开发者应用。

语言模型FlauBERTCNRSGithub开源项目法语Huggingface无监督预训练模型
访问官网Hugging Face论文

项目介绍：flaubert_small_cased

flaubert_small_cased 是FlauBERT系列中的一个模型，它专为法语自然语言处理而设计。FlauBERT是一个未监督的语言模型，使用了来自法国国家科学研究中心的Jean Zay超级计算机在庞大而多样的法语语料库上进行训练。FlauBERT旨在为法语自然语言处理系统提供一个类似于GLUE的评估基准，叫做FLUE，以便未来能进行可重复的实验，并促进法语语言的研究和模型共享。

FlauBERT 模型概览

FlauBERT提供了多个不同大小的模型，具体参数如下：

模型名称层数注意力头数嵌入维度参数总量
flaubert-small-cased6851254 M
flaubert-base-uncased1212768137 M
flaubert-base-cased1212768138 M
flaubert-large-cased24161024373 M

需要注意的是，flaubert-small-cased 只是部分训练，性能没有保证，建议仅用于调试目的。

使用Hugging Face的Transformers库

在Python中，可以通过Hugging Face的Transformers库来使用FlauBERT。以下是一个简单的示例：

import torch
from transformers import FlaubertModel, FlaubertTokenizer

# 选择模型
modelname = 'flaubert/flaubert_base_cased' 

# 加载预训练模型和分词器
flaubert, log = FlaubertModel.from_pretrained(modelname, output_loading_info=True)
flaubert_tokenizer = FlaubertTokenizer.from_pretrained(modelname, do_lowercase=False)

sentence = "Le chat mange une pomme."
token_ids = torch.tensor([flaubert_tokenizer.encode(sentence)])

last_layer = flaubert(token_ids)[0]
print(last_layer.shape)
# torch.Size([1, 8, 768])  -> （批量大小 x 令牌数 x 嵌入维度）

# BERT的[CLS]标记对应于最后一层的第一个隐藏状态
cls_embedding = last_layer[:, 0, :]

关于FlauBERT的使用说明

如果您的Transformers库版本小于或等于2.10.0，型号要选择如下值之一：

['flaubert-small-cased', 'flaubert-base-uncased', 'flaubert-base-cased', 'flaubert-large-cased']

参考文献

若您在科学出版物中使用FlauBERT或FLUE基准，或发现本库中的资源有用，请引用以下论文：

LREC论文 和 TALN论文提供了FlauBERT详细的理论和技术背景。

通过这些技术支持，FlauBERT为法语语言的自然语言处理研究提供了强有力的工具和平台。

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