# ALBERTアーキテクチャ

自己教師ありチューニング（SSTuning）で訓練されたゼロショットテキスト分類モデルで、ALBERT-xxlarge-v2アーキテクチャに基づいており、微調整なしで感情分析やトピック分類などのタスクに直接使用できます。

これは日本語で事前学習されたALBERTモデルで、BertJapaneseTokenizerをトークナイザーとして使用しており、日本語テキストの処理がより簡単です。

中央研究院語彙グループによって開発された繁体字中国語自然言語処理モデルで、ALBERTアーキテクチャに基づき、分かち書きや品詞タグ付けなどのタスクをサポートします。

ペルシャ語の自己教師付き学習言語表現のための軽量級BERTモデル

ALBERTアーキテクチャに基づく質問応答システムモデルで、SQuAD v2データセットで訓練され、質問応答タスクを処理するために使用されます。

繁体中国語のtransformersモデルと自然言語処理ツールを提供

中央研究院詞庫小組によって開発された繁体中国語Transformerモデルで、ALBERT、BERT、GPT2などのアーキテクチャと自然言語処理ツールを含む

中央研究院の語彙チームによって開発された繁体字中国語の自然言語処理モデルで、形態素解析、品詞タグ付けなどのタスクをサポートします。

このモデルは、ALBERT-base-v2アーキテクチャに基づき、conll2003データセットで微調整された命名エンティティ認識（NER）モデルで、エンティティ認識タスクで優れた性能を発揮します。