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jdt-fin-roberta-wwm

Fill-Mask Transformers PyTorch
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  在众多业务中，越来越频繁的使用预训练语言模型（Pre-trained Language Models），为了在金融场景下各任务中取得更好效果，我们发布了jdt-fin-roberta-wwm模型
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- ## 模型
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  * `base模型`：12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters
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  | 模型简称 | 语料 | 京盘下载 |
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  | :----: | :---: |:----:|
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- | fin-roberta-wwm | 金融语料 | - |
 
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  ## 快速加载
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- #### 使用Huggingface-Transformers
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  依托于[Huggingface-Transformers](https://github.com/huggingface/transformers)，可轻松调用以上模型。
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  ```
14
  tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("MODEL_NAME")
@@ -20,4 +20,5 @@ model = BertModel.from_pretrained("MODEL_NAME")
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  | 模型名 | MODEL_NAME |
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  | - | - |
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  | fin-roberta-wwm | wangfan/jdt-fin-roberta-wwm |
 
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  在众多业务中，越来越频繁的使用预训练语言模型（Pre-trained Language Models），为了在金融场景下各任务中取得更好效果，我们发布了jdt-fin-roberta-wwm模型
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+ ## 模型&下载
4
  * `base模型`：12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters
5
 
6
  | 模型简称 | 语料 | 京盘下载 |
7
  | :----: | :---: |:----:|
8
+ | fin-roberta-wwm | 金融语料 | Tensorflow()/Pytorch() |
9
+ | fin-roberta-wwm-large | 金融语料 | todo |
10
 
11
  ## 快速加载
 
12
  依托于[Huggingface-Transformers](https://github.com/huggingface/transformers)，可轻松调用以上模型。
13
  ```
14
  tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("MODEL_NAME")
20
  | 模型名 | MODEL_NAME |
21
  | - | - |
22
  | fin-roberta-wwm | wangfan/jdt-fin-roberta-wwm |
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+ | fin-roberta-wwm-large | todo |
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