
# このモデルはluke-japanese-baseをファインチューニングして、JNLI(文章の関係性判別)に用いれるようにしたものです。
このモデルはluke-japanese-baseを
yahoo japan/JGLUEのJNLI( https://github.com/yahoojapan/JGLUE )
を用いてファインチューニングしたものです。

文章の関係性（矛盾　contradiction, 中立　neutral, 含意　entailment）を計算するタスクに用いることができます。

# This model is fine-tuned model for JNLI which is based on luke-japanese-base

This model is fine-tuned by using yahoo japan JGLUE JNLI dataset.

You could use this model for calculating natural language inference.

# モデルの精度 accuracy of model
モデルの精度（正答率）は
0.8976992604765818

# How to use 使い方
transformers, sentencepieceをinstallして、以下のコードを実行することで、JNLI(文章の関係性判別)タスクを解かせることができます。
please execute this code.
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained('Mizuiro-sakura/luke-japanese-base-finetuned-jnli')
model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('Mizuiro-sakura/luke-japanese-base-finetuned-jnli')

token=tokenizer.encode('時計がついている場所にパブリックマーケットセンターとかかれた看板が設置されています。', '屋根の上に看板があり時計もついています。')
result=model(torch.tensor(token).unsqueeze(0))
max_index=torch.argmax(result.logits)

if max_index==0:
    print('contradiction')
elif max_index==1:
    print('neutral')
elif max_index==2:
    print('entailment')
```


# what is Luke?　Lukeとは？[1]
LUKE (Language Understanding with Knowledge-based Embeddings) is a new pre-trained contextualized representation of words and entities based on transformer. LUKE treats words and entities in a given text as independent tokens, and outputs contextualized representations of them. LUKE adopts an entity-aware self-attention mechanism that is an extension of the self-attention mechanism of the transformer, and considers the types of tokens (words or entities) when computing attention scores.

LUKE achieves state-of-the-art results on five popular NLP benchmarks including SQuAD v1.1 (extractive question answering), CoNLL-2003 (named entity recognition), ReCoRD (cloze-style question answering), TACRED (relation classification), and Open Entity (entity typing). luke-japaneseは、単語とエンティティの知識拡張型訓練済み Transformer モデルLUKEの日本語版です。LUKE は単語とエンティティを独立したトークンとして扱い、これらの文脈を考慮した表現を出力します。

# Acknowledgments　謝辞
Lukeの開発者である山田先生とStudio ousiaさんには感謝いたします。 I would like to thank Mr.Yamada @ikuyamada and Studio ousia @StudioOusia.

# Citation
[1]@inproceedings{yamada2020luke, title={LUKE: Deep Contextualized Entity Representations with Entity-aware Self-attention}, author={Ikuya Yamada and Akari Asai and Hiroyuki Shindo and Hideaki Takeda and Yuji Matsumoto}, booktitle={EMNLP}, year={2020} }







{"language": "ja", "license": "mit", "tags": ["luke", "pytorch", "transformers", "jnli", "natural-language-inference", "NaturalLanguageInference"]}
transformers pytorch safetensors luke text-classification jnli natural-language-inference NaturalLanguageInference ja license:mit autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #safetensors #luke #text-classification #jnli #natural-language-inference #NaturalLanguageInference #ja #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 


# このモデルはluke-japanese-baseをファインチューニングして、JNLI(文章の関係性判別)に用いれるようにしたものです。
このモデルはluke-japanese-baseを
yahoo japan/JGLUEのJNLI( URL )
を用いてファインチューニングしたものです。

文章の関係性（矛盾　contradiction, 中立　neutral, 含意　entailment）を計算するタスクに用いることができます。

# This model is fine-tuned model for JNLI which is based on luke-japanese-base

This model is fine-tuned by using yahoo japan JGLUE JNLI dataset.

You could use this model for calculating natural language inference.

# モデルの精度 accuracy of model
モデルの精度（正答率）は
0.8976992604765818

# How to use 使い方
transformers, sentencepieceをinstallして、以下のコードを実行することで、JNLI(文章の関係性判別)タスクを解かせることができます。
please execute this code.



# what is Luke?　Lukeとは？[1]
LUKE (Language Understanding with Knowledge-based Embeddings) is a new pre-trained contextualized representation of words and entities based on transformer. LUKE treats words and entities in a given text as independent tokens, and outputs contextualized representations of them. LUKE adopts an entity-aware self-attention mechanism that is an extension of the self-attention mechanism of the transformer, and considers the types of tokens (words or entities) when computing attention scores.

LUKE achieves state-of-the-art results on five popular NLP benchmarks including SQuAD v1.1 (extractive question answering), CoNLL-2003 (named entity recognition), ReCoRD (cloze-style question answering), TACRED (relation classification), and Open Entity (entity typing). luke-japaneseは、単語とエンティティの知識拡張型訓練済み Transformer モデルLUKEの日本語版です。LUKE は単語とエンティティを独立したトークンとして扱い、これらの文脈を考慮した表現を出力します。

# Acknowledgments　謝辞
Lukeの開発者である山田先生とStudio ousiaさんには感謝いたします。 I would like to thank Mr.Yamada @ikuyamada and Studio ousia @StudioOusia.

[1]@inproceedings{yamada2020luke, title={LUKE: Deep Contextualized Entity Representations with Entity-aware Self-attention}, author={Ikuya Yamada and Akari Asai and Hiroyuki Shindo and Hideaki Takeda and Yuji Matsumoto}, booktitle={EMNLP}, year={2020} }







# このモデルはluke-japanese-baseをファインチューニングして、JNLI(文章の関係性判別)に用いれるようにしたものです。
このモデルはluke-japanese-baseを
yahoo japan/JGLUEのJNLI( URL )
を用いてファインチューニングしたものです。

文章の関係性（矛盾　contradiction, 中立　neutral, 含意　entailment）を計算するタスクに用いることができます。 # This model is fine-tuned model for JNLI which is based on luke-japanese-base

This model is fine-tuned by using yahoo japan JGLUE JNLI dataset.

You could use this model for calculating natural language inference. # モデルの精度 accuracy of model
モデルの精度（正答率）は
0.8976992604765818 # How to use 使い方
transformers, sentencepieceをinstallして、以下のコードを実行することで、JNLI(文章の関係性判別)タスクを解かせることができます。
please execute this code. # what is Luke?　Lukeとは？[1]
LUKE (Language Understanding with Knowledge-based Embeddings) is a new pre-trained contextualized representation of words and entities based on transformer. LUKE treats words and entities in a given text as independent tokens, and outputs contextualized representations of them. LUKE adopts an entity-aware self-attention mechanism that is an extension of the self-attention mechanism of the transformer, and considers the types of tokens (words or entities) when computing attention scores.

LUKE achieves state-of-the-art results on five popular NLP benchmarks including SQuAD v1.1 (extractive question answering), CoNLL-2003 (named entity recognition), ReCoRD (cloze-style question answering), TACRED (relation classification), and Open Entity (entity typing). luke-japaneseは、単語とエンティティの知識拡張型訓練済み Transformer モデルLUKEの日本語版です。LUKE は単語とエンティティを独立したトークンとして扱い、これらの文脈を考慮した表現を出力します。 # Acknowledgments　謝辞
Lukeの開発者である山田先生とStudio ousiaさんには感謝いたします。 I would like to thank Mr.Yamada @ikuyamada and Studio ousia @StudioOusia.

[1]@inproceedings{yamada2020luke, title={LUKE: Deep Contextualized Entity Representations with Entity-aware Self-attention}, author={Ikuya Yamada and Akari Asai and Hiroyuki Shindo and Hideaki Takeda and Yuji Matsumoto}, booktitle={EMNLP}, year={2020} }
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#transformers #pytorch #safetensors #luke #text-classification #jnli #natural-language-inference #NaturalLanguageInference #ja #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
 # このモデルはluke-japanese-baseをファインチューニングして、JNLI(文章の関係性判別)に用いれるようにしたものです。
このモデルはluke-japanese-baseを
yahoo japan/JGLUEのJNLI( URL )
を用いてファインチューニングしたものです。

文章の関係性（矛盾　contradiction, 中立　neutral, 含意　entailment）を計算するタスクに用いることができます。 # This model is fine-tuned model for JNLI which is based on luke-japanese-base

This model is fine-tuned by using yahoo japan JGLUE JNLI dataset.

You could use this model for calculating natural language inference. # モデルの精度 accuracy of model
モデルの精度（正答率）は
0.8976992604765818 # How to use 使い方
transformers, sentencepieceをinstallして、以下のコードを実行することで、JNLI(文章の関係性判別)タスクを解かせることができます。
please execute this code. # what is Luke?　Lukeとは？[1]
LUKE (Language Understanding with Knowledge-based Embeddings) is a new pre-trained contextualized representation of words and entities based on transformer. LUKE treats words and entities in a given text as independent tokens, and outputs contextualized representations of them. LUKE adopts an entity-aware self-attention mechanism that is an extension of the self-attention mechanism of the transformer, and considers the types of tokens (words or entities) when computing attention scores.

LUKE achieves state-of-the-art results on five popular NLP benchmarks including SQuAD v1.1 (extractive question answering), CoNLL-2003 (named entity recognition), ReCoRD (cloze-style question answering), TACRED (relation classification), and Open Entity (entity typing). luke-japaneseは、単語とエンティティの知識拡張型訓練済み Transformer モデルLUKEの日本語版です。LUKE は単語とエンティティを独立したトークンとして扱い、これらの文脈を考慮した表現を出力します。 # Acknowledgments　謝辞
Lukeの開発者である山田先生とStudio ousiaさんには感謝いたします。 I would like to thank Mr.Yamada @ikuyamada and Studio ousia @StudioOusia.

[1]@inproceedings{yamada2020luke, title={LUKE: Deep Contextualized Entity Representations with Entity-aware Self-attention}, author={Ikuya Yamada and Akari Asai and Hiroyuki Shindo and Hideaki Takeda and Yuji Matsumoto}, booktitle={EMNLP}, year={2020} }
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#transformers #pytorch #safetensors #luke #text-classification #jnli #natural-language-inference #NaturalLanguageInference #ja #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
# このモデルはluke-japanese-baseをファインチューニングして、JNLI(文章の関係性判別)に用いれるようにしたものです。
このモデルはluke-japanese-baseを
yahoo japan/JGLUEのJNLI( URL )
を用いてファインチューニングしたものです。

文章の関係性（矛盾　contradiction, 中立　neutral, 含意　entailment）を計算するタスクに用いることができます。# This model is fine-tuned model for JNLI which is based on luke-japanese-base

This model is fine-tuned by using yahoo japan JGLUE JNLI dataset.

You could use this model for calculating natural language inference.# モデルの精度 accuracy of model
モデルの精度（正答率）は
0.8976992604765818# How to use 使い方
transformers, sentencepieceをinstallして、以下のコードを実行することで、JNLI(文章の関係性判別)タスクを解かせることができます。
please execute this code.# what is Luke?　Lukeとは？[1]
LUKE (Language Understanding with Knowledge-based Embeddings) is a new pre-trained contextualized representation of words and entities based on transformer. LUKE treats words and entities in a given text as independent tokens, and outputs contextualized representations of them. LUKE adopts an entity-aware self-attention mechanism that is an extension of the self-attention mechanism of the transformer, and considers the types of tokens (words or entities) when computing attention scores.

LUKE achieves state-of-the-art results on five popular NLP benchmarks including SQuAD v1.1 (extractive question answering), CoNLL-2003 (named entity recognition), ReCoRD (cloze-style question answering), TACRED (relation classification), and Open Entity (entity typing). luke-japaneseは、単語とエンティティの知識拡張型訓練済み Transformer モデルLUKEの日本語版です。LUKE は単語とエンティティを独立したトークンとして扱い、これらの文脈を考慮した表現を出力します。# Acknowledgments　謝辞
Lukeの開発者である山田先生とStudio ousiaさんには感謝いたします。 I would like to thank Mr.Yamada @ikuyamada and Studio ousia @StudioOusia.

[1]@inproceedings{yamada2020luke, title={LUKE: Deep Contextualized Entity Representations with Entity-aware Self-attention}, author={Ikuya Yamada and Akari Asai and Hiroyuki Shindo and Hideaki Takeda and Yuji Matsumoto}, booktitle={EMNLP}, year={2020} }