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Simple Transformers 是一个旨在简化使用最新 Transformer 模型（如 BERT、RoBERTa、XLNet、XLM 和 DistilBERT）进行多类文本分类等任务的库。它提供了易于使用的接口，使得模型训练、评估和预测过程更加便捷，适合快速原型开发和实验。

simpletransformers的特点:

1. 支持多种 Transformer 模型，包括 BERT、RoBERTa、XLNet、XLM 和 DistilBERT。
2. 简化了模型训练、评估和预测的过程。
3. 提供多类文本分类功能。
4. 易于使用，适合快速原型开发。
5. 支持多种自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别等。

simpletransformers的功能:

1. 用于多类文本分类任务。
2. 用于训练和评估 Transformer 模型。
3. 用于快速原型开发和实验。
4. 用于自然语言处理任务，如命名实体识别、文本生成等。

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