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---
language:
- yrl
pipeline_tag: fill-mask
license: cc-by-4.0
widget:
- text: "Se aría [MASK] retana."
- text: "Aé urikú takuwa yawé [MASK] ti usú upinaitika."
- text: "Ũbawa puxuwera wa asui [MASK] resé"
---
# Canarim-Bert-Nheengatu
<p align="center">
<img width="350" alt="Camarim Logo" src="https://raw.githubusercontent.com/DominguesM/canarim-bert-nheengatu/main/assets/canarim-yrl-nbg.png">
</p>
</br>
## Introduction
Canarim-Bert-Nheengatu is a BERT model pre-trained for the Nheengatu language, an indigenous language spoken in Brazil. The model was trained with the aim of being used in NLP (Natural Language Processing) tasks for the Nheengatu language, thereby aiding in the development of resources for the language.
## Nheengatu
Nheengatu, also known as modern Tupi and Amazonian General Language, among other names, is one of the dozens of still living Brazilian indigenous languages. The term Nheengatu emerged around the mid-19th century, originally meaning "good language," a result of the composition of the noun nheenga 'language' and the adjective katú 'good'. In the ISO 639-3 standard, it is represented by the code `yrl`, derived from yeral (general in Portuguese), one of the terms by which it is designated in Spanish.
The study of Nheengatu is of great historical importance, as it was, for two and a half centuries, in the words of José Ribamar Bessa Freire, “the main language of the Amazon”, a position it would lose to Portuguese only in the second half of the 19th century. It is perhaps the only Brazilian indigenous language whose development over more than four centuries can be traced through texts that document its various stages of evolution. (Source: [Leonel Figueiredo de Alencar - CompLin](https://github.com/CompLin/nheengatu/blob/main/nheengatu.md))
## Training Data
To train the model, an extensive collection of Nheengatu text data was gathered, extracted from various sources such as books, articles, websites, etc. The data were cleaned and prepared for model training. Below is a table with all the sources used for training the model.
<details>
<summary>References (ABNT)</summary>
```
AMORIM, DE. Lendas em nheengatu e em português. [s.l.] Fundo Editorial-ACA, 1987.
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```
</details>
## Available Models
| Model | Arch. | #Layers | #Params |
| ------ | ----------- | ------- | ------- |
| [Canarim-Bert-Nheengatu](https://huggingface.co/dominguesm/canarim-bert-nheengatu) | Bert | 12 | 110M |
## How to Use
```python
from transformers import pipeline
pipe = pipeline('fill-mask', "dominguesm/canarim-bert-nheengatu")
# ptbr: Ele tinha febre, por isso não foi pescar.
# yrl: Aé urikú takuwa yawé resewara ti usú upinaitika.
pipe('Aé urikú takuwa yawé [MASK] ti usú upinaitika.')
# [{'score': 0.41232067346572876,
# 'token': 460,
# 'token_str': 'tẽ',
# 'sequence': 'Aé urikú takuwa yawé tẽ ti usú upinaitika.'},
# {'score': 0.1178387925028801,
# 'token': 665,
# 'token_str': 'resewara',
# 'sequence': 'Aé urikú takuwa yawé resewara ti usú upinaitika.'},
# {'score': 0.029453271999955177,
# 'token': 2168,
# 'token_str': 'artigu',
# 'sequence': 'Aé urikú takuwa yawé artigu ti usú upinaitika.'},
# {'score': 0.027277836576104164,
# 'token': 669,
# 'token_str': 'sikuyaára',
# 'sequence': 'Aé urikú takuwa yawé sikuyaára ti usú upinaitika.'},
# {'score': 0.020948367193341255,
# 'token': 642,
# 'token_str': 'akayu',
# 'sequence': 'Aé urikú takuwa yawé akayu ti usú upinaitika.'}]
```
## NLP Task Performance - POSTAG
The model was evaluated in the token classification task (POSTAG), using the [UD_Nheengatu-CompLin](https://github.com/UniversalDependencies/UD_Nheengatu-CompLin/) dataset. Below are the evaluation results.
```
precision recall f1-score support
ADJ 0.7895 0.6522 0.7143 23
ADP 0.9355 0.9158 0.9255 95
ADV 0.8261 0.8172 0.8216 93
AUX 0.9444 0.9189 0.9315 37
CCONJ 0.7778 0.8750 0.8235 8
DET 0.8776 0.9149 0.8958 47
INTJ 0.5000 0.5000 0.5000 4
NOUN 0.9257 0.9222 0.9239 270
NUM 1.0000 0.6667 0.8000 6
PART 0.9775 0.9062 0.9405 96
PRON 0.9568 1.0000 0.9779 155
PROPN 0.6429 0.4286 0.5143 21
PUNCT 0.9963 1.0000 0.9981 267
SCONJ 0.8000 0.7500 0.7742 32
VERB 0.8651 0.9347 0.8986 199
micro avg 0.9202 0.9202 0.9202 1353
macro avg 0.8543 0.8135 0.8293 1353
weighted avg 0.9191 0.9202 0.9187 1353
```
More details about the model and evaluation can be found at [dominguesm/canarim-bert-postag-nheengatu](https://huggingface.co/dominguesm/canarim-bert-postag-nheengatu). |