.venv/transformers/docs/source/ko/model_doc/bertweet.md

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# BERTweet [[bertweet]]

## 개요 [[overview]]

BERTweet 모델은 Dat Quoc Nguyen, Thanh Vu, Anh Tuan Nguyen에 의해 [BERTweet: A pre-trained language model for English Tweets](https://www.aclweb.org/anthology/2020.emnlp-demos.2.pdf) 에서 제안되었습니다.

해당 논문의 초록 :

*영어 트윗을 위한 최초의 공개 대규모 사전 학습된 언어 모델인 BERTweet을 소개합니다. 
BERTweet은 BERT-base(Devlin et al., 2019)와 동일한 아키텍처를 가지고 있으며, RoBERTa 사전 학습 절차(Liu et al., 2019)를 사용하여 학습되었습니다. 
실험 결과, BERTweet은 강력한 기준 모델인 RoBERTa-base 및 XLM-R-base(Conneau et al., 2020)의 성능을 능가하여 세 가지 트윗 NLP 작업(품사 태깅, 개체명 인식, 텍스트 분류)에서 이전 최신 모델보다 더 나은 성능을 보여주었습니다.*

이 모델은 [dqnguyen](https://huggingface.co/dqnguyen) 께서 기여하셨습니다. 원본 코드는 [여기](https://github.com/VinAIResearch/BERTweet).에서 확인할 수 있습니다.


## 사용 예시 [[usage-example]]

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

>>> bertweet = AutoModel.from_pretrained("vinai/bertweet-base")

>>> # 트랜스포머 버전 4.x 이상 :
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("vinai/bertweet-base", use_fast=False)

>>> # 트랜스포머 버전 3.x 이상:
>>> # tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("vinai/bertweet-base")

>>> # 입력된 트윗은 이미 정규화되었습니다!
>>> line = "SC has first two presumptive cases of coronavirus , DHEC confirms HTTPURL via @USER :cry:"

>>> input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode(line)])

>>> with torch.no_grad():
...     features = bertweet(input_ids)  # Models outputs are now tuples

>>> # With TensorFlow 2.0+:
>>> # from transformers import TFAutoModel
>>> # bertweet = TFAutoModel.from_pretrained("vinai/bertweet-base")
```

<Tip> 

이 구현은 토큰화 방법을 제외하고는 BERT와 동일합니다. API 참조 정보는 [BERT 문서](bert) 를 참조하세요.

</Tip>

## Bertweet 토큰화(BertweetTokenizer) [[transformers.BertweetTokenizer]]

[[autodoc]] BertweetTokenizer