transformers/docs/source/ja/model_doc/camembert.md

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# CamemBERT
## Overview
CamemBERT モデルは、[CamemBERT: a Tasty French Language Model](https://arxiv.org/abs/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](../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
- build_inputs_with_special_tokens
- get_special_tokens_mask
- create_token_type_ids_from_sequences
- save_vocabulary
## CamembertTokenizerFast
[[autodoc]] CamembertTokenizerFast
<frameworkcontent>
<pt>
## CamembertModel
[[autodoc]] CamembertModel
## CamembertForCausalLM
[[autodoc]] CamembertForCausalLM
## CamembertForMaskedLM
[[autodoc]] CamembertForMaskedLM
## CamembertForSequenceClassification
[[autodoc]] CamembertForSequenceClassification
## CamembertForMultipleChoice
[[autodoc]] CamembertForMultipleChoice
## CamembertForTokenClassification
[[autodoc]] CamembertForTokenClassification
## CamembertForQuestionAnswering
[[autodoc]] CamembertForQuestionAnswering
</pt>
<tf>
## TFCamembertModel
[[autodoc]] TFCamembertModel
## TFCamembertForCasualLM
[[autodoc]] TFCamembertForCausalLM
## TFCamembertForMaskedLM
[[autodoc]] TFCamembertForMaskedLM
## TFCamembertForSequenceClassification
[[autodoc]] TFCamembertForSequenceClassification
## TFCamembertForMultipleChoice
[[autodoc]] TFCamembertForMultipleChoice
## TFCamembertForTokenClassification
[[autodoc]] TFCamembertForTokenClassification
## TFCamembertForQuestionAnswering
[[autodoc]] TFCamembertForQuestionAnswering
</tf>
</frameworkcontent>