# ニュースタイトル生成

google/mt5-smallをベースにファインチューニングされたアムハラ語テキスト要約モデルで、ニュース記事のタイトル生成タスクに適しています。

これはBERT2BERTアーキテクチャに基づくアラビア語テキスト要約モデルで、mBERTの重みを使用して初期化され、84,764個の段落 - 要約ペアのデータセットで微調整されています。

RuBERTをベースに構築されたロシア語ニュースタイトル生成モデルで、Telegramコンテンツ向けに最適化されています。

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。