.venv/transformers/docs/source/ko/model_doc/bert-japanese.md

일본어 BERT (BertJapanese) [[bertjapanese]]

개요 [[overview]]

일본어 문장에 학습된 BERT 모델 입니다.

각각 서로 다른 토큰화 방법을 사용하는 두 모델:

• MeCab와 WordPiece를 사용하여 토큰화합니다. 이를 위해 추가 의존성 fugashi이 필요합니다. (이는 MeCab의 래퍼입니다.)
• 문자 단위로 토큰화합니다.

MecabTokenizer를 사용하려면, 의존성을 설치하기 위해 pip install transformers["ja"] (또는 소스에서 설치하는 경우 pip install -e .["ja"]) 명령을 실행해야 합니다.

자세한 내용은 cl-tohoku 리포지토리에서 확인하세요.

MeCab과 WordPiece 토큰화를 사용하는 모델 예시:

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

>>> bertjapanese = AutoModel.from_pretrained("cl-tohoku/bert-base-japanese")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cl-tohoku/bert-base-japanese")

>>> ## Input Japanese Text
>>> line = "吾輩は猫である。"

>>> inputs = tokenizer(line, return_tensors="pt")

>>> print(tokenizer.decode(inputs["input_ids"][0]))
[CLS] 吾輩 は 猫 で ある 。 [SEP]

>>> outputs = bertjapanese(**inputs)

문자 토큰화를 사용하는 모델 예시:

>>> bertjapanese = AutoModel.from_pretrained("cl-tohoku/bert-base-japanese-char")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cl-tohoku/bert-base-japanese-char")

>>> ## Input Japanese Text
>>> line = "吾輩は猫である。"

>>> inputs = tokenizer(line, return_tensors="pt")

>>> print(tokenizer.decode(inputs["input_ids"][0]))
[CLS] 吾 輩 は 猫 で あ る 。 [SEP]

>>> outputs = bertjapanese(**inputs)

이는 토큰화 방법을 제외하고는 BERT와 동일합니다. API 참조 정보는 BERT 문서를 참조하세요. 이 모델은 cl-tohoku께서 기여하였습니다.

BertJapaneseTokenizer

[[autodoc]] BertJapaneseTokenizer