# 多言語テキスト分類

Transformersアーキテクチャに基づくゼロショット分類モデルで、微調整なしでテキストを分類できます

Llama-Prompt-Guard-2-86M-onnxはmeta-llama/Llama-Prompt-Guard-2-86MのONNX変換および量子化バージョンで、高効率なテキスト分類タスクに使用されます。

xlm-roberta-largeモデルをファインチューニングした多言語テキスト分類モデルで、英語とデンマーク語をサポートし、政治アジェンダとメディアコンテンツの分類タスクに特化しています。

xlm-roberta-largeをファインチューニングした多言語テキスト分類モデルで、比較アジェンダプロジェクトの副次テーマコード分類に使用

XLM-RoBERTa-baseはRoBERTaアーキテクチャに基づく多言語事前学習モデルで、ロシア語と英語をサポートし、テキスト分類タスクに適しています。

BERTベースの多言語検出モデルで、200言語のテキスト分類タスクをサポート

これはゼロショット分類モデルで、特定タスクのトレーニングデータなしでテキストを分類できます

XLM-RoBERTaアーキテクチャに基づくウルドゥー語テキスト分類モデル、二項感情分析用

bert-base-multilingual-uncasedモデルをベースに微調整された多言語テキスト分類モデル

bert-base-multilingual-cased事前学習モデルを微調整した多言語検出モデルで、45言語のテキスト検出をサポートします。

bert-base-multilingual-casedをベースに微調整されたテキスト分類モデルで、調達説明テキストを45のCPV産業カテゴリに分類するために使用され、104種類の言語をサポートします。