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# CamemBERT

## Overview

CamemBERT モデルは、[CamemBERT: a Tasty French Language Model](https://huggingface.co/papers/1911.03894) で提案されました。
Louis Martin, Benjamin Muller, Pedro Javier Ortiz Suárez, Yoann Dupont, Laurent Romary, Éric Villemonte de la
Clergerie, Djamé Seddah, and Benoît Sagot. 2019年にリリースされたFacebookのRoBERTaモデルをベースにしたモデルです。
138GBのフランス語テキストでトレーニングされました。

論文の要約は次のとおりです。

*事前トレーニングされた言語モデルは現在、自然言語処理で広く普及しています。成功にもかかわらず、利用可能なほとんどの
モデルは英語のデータ、または複数言語のデータの連結でトレーニングされています。これにより、
このようなモデルの実際の使用は、英語を除くすべての言語で非常に限られています。フランス人にとってこの問題に対処することを目指して、
Bi-direction Encoders for Transformers (BERT) のフランス語版である CamemBERT をリリースします。測定します
複数の下流タスク、つまり品詞タグ付けにおける多言語モデルと比較した CamemBERT のパフォーマンス
依存関係解析、固有表現認識、自然言語推論。 CamemBERT は最先端技術を向上させます
検討されているほとんどのタスクに対応します。私たちは、研究と
フランス語 NLP の下流アプリケーション。*

このモデルは [camembert](https://huggingface.co/camembert) によって提供されました。元のコードは [ここ](https://camembert-model.fr/) にあります。


<Tip>

この実装はRoBERTaと同じです。使用例については[RoBERTaのドキュメント](roberta)も参照してください。
入力と出力に関する情報として。

</Tip>

## Resources

- [テキスト分類タスクガイド(英語版)](../../en/tasks/sequence_classification)
- [トークン分類タスクガイド](../tasks/token_classification)
- [質問回答タスク ガイド](../tasks/question_answering)
- [因果言語モデリング タスク ガイド](../tasks/language_modeling)
- [マスク言語モデリング タスク ガイド](../tasks/masked_language_modeling)
- [多肢選択タスク ガイド](../tasks/multiple_choice)

## CamembertConfig

[[autodoc]] CamembertConfig

## CamembertTokenizer

[[autodoc]] CamembertTokenizer
    - get_special_tokens_mask
    - save_vocabulary

## CamembertTokenizerFast

[[autodoc]] CamembertTokenizerFast


## CamembertModel

[[autodoc]] CamembertModel

## CamembertForCausalLM

[[autodoc]] CamembertForCausalLM

## CamembertForMaskedLM

[[autodoc]] CamembertForMaskedLM

## CamembertForSequenceClassification

[[autodoc]] CamembertForSequenceClassification

## CamembertForMultipleChoice

[[autodoc]] CamembertForMultipleChoice

## CamembertForTokenClassification

[[autodoc]] CamembertForTokenClassification

## CamembertForQuestionAnswering

[[autodoc]] CamembertForQuestionAnswering

