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+ ---
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+ language:
3
+ - ja
4
+ license: apache-2.0
5
+ library_name: transformers
6
+ datasets:
7
+ - llm-book/JGLUE
8
+ pipeline_tag: text-classification
9
+ ---
10
+
11
+ # bert-base-japanese-v3-jnli
12
+
13
+ 「[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。
14
+ [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。
15
+
16
+ ## 関連リンク
17
+
18
+ * [GitHubリポジトリ](https://github.com/ghmagazine/llm-book)
19
+ * [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)
20
+ * [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)
21
+ * [データセット](https://huggingface.co/datasets/llm-book/JGLUE)
22
+ * [大規模言語モデル入門(Amazon.co.jp)](https://www.amazon.co.jp/dp/4297136333/)
23
+ * [大規模言語モデル入門(gihyo.jp)](https://gihyo.jp/book/2023/978-4-297-13633-8)
24
+
25
+ ## 使い方
26
+ ```python
27
+ from transformers import pipeline
28
+
29
+ nli_pipeline = pipeline(model="llm-book/bert-base-japanese-v3-jnli")
30
+ text = "二人の男性がジェット機を見ています"
31
+ entailment_text = "ジェット機を見ている人が二人います"
32
+
33
+ # textとentailment_textの論理関係を予測
34
+ print(nli_pipeline({"text": text, "text_pair": entailment_text}))
35
+ # {'label': 'entailment', 'score': 0.9964311122894287}
36
+ ```
37
+
38
+ ## ライセンス
39
+
40
+ [Apache License 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)