# コンテキスト埋め込み

BERTアーキテクチャに基づくラトビア語事前学習言語モデルで、様々な自然言語理解タスクに適しています

FlauBERTは、大規模なフランス語コーパスを使って事前学習されたフランス語BERTモデルで、フランス国立科学研究センターによって開発され、さまざまな規模のバージョンが提供され、異なるニーズに対応しています。

Flairに付属の英語の標準4種類の固有表現認識モデルで、Flair埋め込みとLSTM - CRFアーキテクチャに基づいており、CoNLL - 03データセットで93.06のF1スコアを達成しています。

BiBERT-endeは、ニューラル機械翻訳（NMT）に特化して最適化されたバイリンガル（英語 - ドイツ語）事前学習言語モデルで、コンテキスト埋め込みを提供することで翻訳性能を向上させます。

RoBERTaに基づいて構築されたフランス語の最先端の言語モデルで、6種類の異なるバージョンを提供します。

CamemBERTはRoBERTaをベースに開発された高度なフランス語言語モデルで、6種類の異なるバージョンを提供し、様々なフランス語自然言語処理タスクに適しています。