lm legal es
1.0.0
該存儲庫包含西班牙法律領域的兩個主要資源的頁面：
存儲庫和預印將通過較大的模型，評估等更新。
很少有培訓西班牙語的模型。一些模型已經接受了低資源的培訓，即不潔的語料庫。從西班牙國家語言技術計劃中得出的是，熟練地解決了幾項任務，並已通過大規模清潔語料庫進行了培訓。但是，西班牙法律領域語言可以自己想到一種獨立的語言。因此，我們創建了一個由法律語料庫培訓的西班牙法律模型。
正在進行中。
| 語料庫名稱 | 尺寸（GB） | 令牌（m） |
|---|---|---|
| Procesos處罰 | 0.625 | 0.119 |
| JRC收購 | 0.345 | 59.359 |
| códigoselectrónicos大學 | 0.077 | 11.835 |
| códigoselectrónicos | 0.080 | 12.237 |
| Doctrina de lafiscalía將軍del estado | 0.017 | 2.669 |
| 立法boe | 3.600 | 578.685 |
| abogacíadel estado boe | 0.037 | 6.123 |
| Consejo de Estado：dictámenes | 0.827 | 135.348 |
| 西班牙EURLEX | 0.001 | 0.072 |
| 聯合國決議 | 0.023 | 3.539 |
| 西班牙狗狗 | 0.826 | 132.569 |
| 西班牙多元 | 2.200 | 352.653 |
| 諮詢支流將軍y vinculantes | 0.466 | 77.691 |
| ConstituciónEspañola | 0.002 | 0.018 |
| COPPA專利語料庫 | 0.002 | - |
| 生物醫學專利 | 0.083 | - |
您可以使用擁抱面提供的腳本（名稱實體識別，膠水任務等）來訓練模型的不同下游任務
from transformers import AutoModelForMaskedLM
from transformers import AutoTokenizer , FillMaskPipeline
from pprint import pprint
tokenizer_hf = AutoTokenizer . from_pretrained ( 'PlanTL-GOB-ES/RoBERTalex' )
model = AutoModelForMaskedLM . from_pretrained ( 'PlanTL-GOB-ES/RoBERTalex' )
model . eval ()
pipeline = FillMaskPipeline ( model , tokenizer_hf )
text = f"¡Hola <mask>!"
res_hf = pipeline ( text )
pprint ([ r [ 'token_str' ] for r in res_hf ])如果這項工作有幫助，請引用：
@misc{gutierrezfandino2021legal,
title={Spanish Legalese Language Model and Corpora},
author={Asier Gutiérrez-Fandiño and Jordi Armengol-Estapé and Aitor Gonzalez-Agirre and Marta Villegas},
year={2021},
eprint={2110.12201},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL}
}
？我們對（1）擴展我們的語料庫以使更大的模型（2）在其他任務中評估/培訓模型。
有關這項工作的問題，請聯繫[email protected]
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