2025年最高の 722 個のテキスト生成ツール

英語コーパスで事前学習されたBARTモデルで、CNNデイリーメールデータセットに特化してファインチューニングされ、テキスト要約タスクに適しています。

ParrotはT5ベースの言い換えフレームワークで、自然言語理解(NLU)モデルのトレーニング加速のために設計され、高品質な言い換えによるデータ拡張を実現します。

DistilBARTはBARTモデルの蒸留バージョンで、テキスト要約タスクに特化して最適化されており、高い性能を維持しながら推論速度を大幅に向上させています。

T5アーキテクチャに基づくモデルで、要約テキストから原子声明を抽出するために特別に設計されており、要約の事実性評価プロセスの重要なコンポーネントです。

UniEvalは自然言語生成タスクの自動評価のための統一された多次元評価器で、複数の解釈可能な次元での評価をサポートします。

PEGASUSアーキテクチャを微調整したテキスト再述モデルで、意味は同じだが表現が異なる文章を生成できます。

これはT5アーキテクチャに基づく韓国語テキスト要約モデルで、韓国語テキスト要約タスク用に設計され、paust/pko-t5-baseモデルを微調整して複数の韓国語データセットで訓練されました。

PEGASUSは、Transformerに基づく事前学習モデルで、抽象的なテキスト要約タスクに特化しています。

BART-largeアーキテクチャに基づく対話要約モデルで、SAMSumコーパス用に微調整され、対話要約の生成に適しています。

KoBARTアーキテクチャに基づく韓国語テキスト要約モデルで、韓国語ニュース記事の簡潔な要約を生成できます。

T5-baseアーキテクチャで訓練されたテキスト言い換えモデル。高品質な言い換えテキストを生成可能で、Hugging Faceプラットフォームで最高の言い換えモデルの一つと評されている

BART - baseモデルを基に微調整されたキーワード生成モデルで、科学文献やニューステキストのキーワード抽出タスクに適しています。

T5アーキテクチャに基づく文法校正モデルで、入力テキストの文法誤りを自動修正できます。

XL-Sumデータセット45言語でファインチューニングされたmT5モデル、多言語要約生成タスク用

T5アーキテクチャに基づく英語文の言い換え生成モデル、Google PAWSデータセットで学習済み

T5 Smallアーキテクチャを基にファインチューニングしたテキスト要約モデルで、簡潔で一貫性のある入力テキストの要約を生成できます。

このモデルはLong-T5アーキテクチャに基づくテキスト要約モデルで、科学論文の平易な要約生成に特化しています。

GPT-2をファインチューニングしたテキストから画像生成プロンプトのモデルで、Midjourneyユーザーが投稿した25万件のプロンプトで学習

DistilBARTはBARTモデルの蒸留版で、テキスト要約タスクに最適化されており、高い性能を維持しながら推論速度を大幅に向上させます。

PEGASUSはGoogle Researchが開発した、事前学習と間隔文抽出に基づく抽象的要約生成モデルです。

SuperPromptデータセットでファインチューニングされたT5モデルで、短いテキストプロンプトをより詳細な説明に拡張します。

PEGASUSは、間隔を空けた文を抽出する抽象的な要約の事前学習モデルで、テキスト要約タスクに特化しており、混合データセットのトレーニングとさまざまな最適化戦略により性能を向上させています。

BARTアーキテクチャに基づくシーケンス・ツー・シーケンスモデルで、多言語会議記録処理に特化した抽象的要約生成に使用されます。

mBART-large-50は50言語をサポートする多言語シーケンス・ツー・シーケンスモデルで、テキスト要約や生成タスクに使用できます。

50万本のタイトル付き記事を基に訓練されたT5モデルで、与えられた記事に対して簡潔で正確な単行タイトルを生成するために使用されます。

Long-T5アーキテクチャに基づく書籍要約生成モデルで、長文書の処理と高品質な要約生成をサポートします。

Long-T5アーキテクチャに基づくモデルで、科学論文の平易な要約生成に特化しており、複雑な研究内容を非専門家が理解できるテキストに変換します。

BARTアーキテクチャに基づく大規模要約生成モデルで、xsumデータセットで微調整されており、簡潔なニュース要約の生成に優れています。

BookSumデータセットに基づく要約生成モデルで、書籍の内容から簡潔で正確な要約を生成するのに優れています。

これは実験的モデルで、英語テキストのスペルミスや句読点を修正することを目的としています。

Command-R 35Bモデルを基にした2つのホラー特化強化バージョン。DARK HORROR NEO Imatrixデータセットによりホラー要素生成能力を強化

CodeT5-baseはT5アーキテクチャに基づく多言語コード要約モデルで、Ruby/JavaScript/Go/Python/Java/PHPの6種類のプログラミング言語をサポートします。

T5アーキテクチャに基づくプロンプト強化モデルで、短いプロンプトを詳細な説明に拡張できます

LEDアーキテクチャに基づくテキスト要約モデルで、技術的、学術的、物語的な長文の要約生成に特化しています。

これはギリシャ語テキスト要約タスク用にファインチューニングされたmT5-smallモデルで、ギリシャ語テキストの要約を生成できます。

ブルームバーグ社の2000編の金融ニュースで微調整されたPEGASUSモデル。金融分野の要約生成に最適化されています。

PEGASUS-XSumは、PEGASUSアーキテクチャに基づく事前学習済みのテキスト要約モデルで、極端要約（XSum）タスクに特化して最適化されています。

SberDevicesによって開発されたロシア語テキスト要約生成モデル、T5アーキテクチャベース、パラメータ規模1.7B

MBARTアーキテクチャに基づくロシア語ニュース要約生成モデルで、Gazeta.ruのニュース記事に特化して最適化されています。

これはBARTアーキテクチャに基づくシーケンスツーシーケンスモデルで、対話要約生成タスクに特化しています。

テキスト要約タスクに特化した中国語PEGASUS-largeモデルで、複数の中国語要約データセットでファインチューニング済み

rut5-baseに基づくロシア語ニュースのタイトル生成モデルで、Telegramプラットフォーム向けに最適化されています。