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+---
+language:
+- ja
+license: apache-2.0
+library_name: transformers
+datasets:
+- llm-book/JGLUE
+pipeline_tag: text-classification
+---
+
+# bert-base-japanese-v3-jnli
+
+「[大規模言語モデル入門](https://www.amazon.co.jp/dp/4297136333)」の第5章で紹介している(自然言語推論)のモデルです。
+[cl-tohoku/bert-base-japanese-v3](https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-base-japanese-v3)を[JGLUE](https://huggingface.co/datasets/llm-book/JGLUE)のMARC-jaデータセットでファインチューニングして構築されています。
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+## 関連リンク
+
+* [GitHubリポジトリ](https://github.com/ghmagazine/llm-book)
+* [Colabノートブック（訓練）](https://colab.research.google.com/github/ghmagazine/llm-book/blob/main/chapter5/5-4-jnli-finetuning.ipynb)
+* [Colabノートブック（推論）](https://colab.research.google.com/github/ghmagazine/llm-book/blob/main/chapter5/5-4-jnli-analysis.ipynb)
+* [データセット](https://huggingface.co/datasets/llm-book/JGLUE)
+* [大規模言語モデル入門（Amazon.co.jp）](https://www.amazon.co.jp/dp/4297136333/)
+* [大規模言語モデル入門（gihyo.jp）](https://gihyo.jp/book/2023/978-4-297-13633-8)
+
+## 使い方
+```python
+from transformers import pipeline
+
+nli_pipeline = pipeline(model="llm-book/bert-base-japanese-v3-jnli")
+text = "二人の男性がジェット機を見ています"
+entailment_text = "ジェット機を見ている人が二人います"
+
+# textとentailment_textの論理関係を予測
+print(nli_pipeline({"text": text, "text_pair": entailment_text}))
+# {'label': 'entailment', 'score': 0.9964311122894287}
+```
+
+## ライセンス
+
+[Apache License 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)