# テキスト分類の最適化

NorBERT 3は、BERTアーキテクチャに基づく次世代のノルウェー語言語モデルで、書面ノルウェー語（Bokmål）と新ノルウェー語（Nynorsk）をサポートしています。

bert-base-uncasedを基に料理関連データセットで微調整したRoBERTaモデルで、テキスト分類などのNLPタスクに適しています

distilroberta-baseをファインチューニングしたモデルで、特定のNLPタスクに適しています

FERNET-C5はチェコ語に基づく単言語BERT基礎モデルで、事前学習データは93GBのチェコ語の大規模クリーンなクロールコーパス（C5）から取得されます。

DistilBERTをベースに微調整されたモデルで、文法の受容性分類タスクに使用され、評価セットで優れた性能を発揮します。

SGPT-125Mは加重平均とbitfit技術に基づいて最適化された文変換モデルで、文の類似度タスクに特化しています。

SinBERTは、RoBERTaアーキテクチャに基づき、大型のシンハラ語単言語コーパス(sin-cc-15M)で事前学習されたモデルで、シンハラ語のテキスト処理タスクに適しています。

SinBERTはRoBERTaアーキテクチャに基づく僧伽羅語の事前学習言語モデルで、大型の僧伽羅語単言語コーパス（sin-cc-15M）で学習されています。