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Mlm Spanish Roberta Base

MMGによって開発
RoBERTaアーキテクチャに基づくスペイン語の事前学習言語モデルで、マスク言語モデリングタスクに特化しています。
ダウンロード数 21
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはRoBERTa基礎アーキテクチャを採用し、スペイン語に特化して最適化訓練されており、様々な自然言語処理タスクに適用できます。

モデル特徴

高性能なスペイン語処理
GLUESベンチマークテストで優れた成績を収めており、特に品詞タグ付けと文書分類タスクで優れた性能を発揮します。
大規模な訓練データ
3.6GBの生のスペイン語テキストに基づいて訓練されています。
堅牢なアーキテクチャ
検証済みのRoBERTa基礎アーキテクチャを採用し、モデルの安定性と性能を保証します。

モデル能力

マスク言語モデリング
テキスト分類
固有表現抽出
品詞タグ付け
依存構文解析

使用事例

自然言語理解
テキスト分類
スペイン語文書を分類します。
GLUESベンチマークテストで93.00%の正解率を達成しました。
固有表現抽出
スペイン語テキスト中の固有表現を識別します。
F1値が85.34に達しました。
言語分析
品詞タグ付け
スペイン語テキスト中の単語に品詞を付けます。
正解率が97.49%に達しました。
依存構文解析
スペイン語の文の構文構造を分析します。
UAS/LASがそれぞれ85.14/81.08に達しました。
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