bert-base-spanish-wwm-cased-xnli

更新，15.10.2021: 请查看我们的新的零样本分类器，它们更加轻量级，并且甚至胜过这个模型: zero-shot SELECTRA small 和 zero-shot SELECTRA medium .

模型描述

这个模型是在 spanish BERT model 的基础上使用西班牙语部分的XNLI数据集进行微调得到的。有关训练的详细信息，请参阅 training script 。

如何使用

您可以使用Hugging Face的 zero-shot-classification pipeline 来使用此模型：

from transformers import pipeline
classifier = pipeline("zero-shot-classification", 
                       model="Recognai/bert-base-spanish-wwm-cased-xnli")

classifier(
    "El autor se perfila, a los 50 años de su muerte, como uno de los grandes de su siglo",
    candidate_labels=["cultura", "sociedad", "economia", "salud", "deportes"],
    hypothesis_template="Este ejemplo es {}."
)
"""output
{'sequence': 'El autor se perfila, a los 50 años de su muerte, como uno de los grandes de su siglo',
 'labels': ['cultura', 'sociedad', 'economia', 'salud', 'deportes'],
 'scores': [0.38897448778152466,
  0.22997373342514038,
  0.1658431738615036,
  0.1205764189362526,
  0.09463217109441757]}
"""

评估结果

测试集的准确率：