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AlbertForTokenClassification
主要参数和方法
使用示例
TFAlbertForTokenClassification
参数说明
方法说明
使用示例
FlaxAlbertForTokenClassification
参数说明
__call__ 方法参数
返回值
使用示例
AlbertForTokenClassification
AlbertForTokenClassification是基于ALBERT模型的令牌分类实现，专门用于处理如命名实体识别（NER）等令牌级别的分类任务。这个类继承自PreTrainedModel，并且是PyTorch的torch.nn.Module子类，这意味着它可以像任何常规的PyTorch模块一样使用。
主要参数和方法
-
config（AlbertConfig）: 模型配置类，包含了模型的所有参数。通过这个配置文件初始化模型时，并不会加载模型权重，只会加载配置。要加载模型权重，可以使用from_pretrained()方法。 -
forward方法: 是模型的前向传播方法，支持多种参数，包括input_ids（输入序列的索引）、attention_mask（注意力掩码，用于指示哪些令牌应
)
