# BERTアーキテクチャ

GoBERTは、一般的な遺伝子機能予測に特化したモデルで、遺伝子本体グラフ情報を利用して、遺伝子本体（GO）機能間の関係を効果的に捉えることができます。

ModernBERT-baseアーキテクチャに基づく機械生成テキスト検出モデルで、言語モデルの崩壊を防止するために使用されます

Transformerアーキテクチャに基づく大規模ロシア語形態素分割モデルで、ロシア語単語の各文字を25種類の形態素カテゴリのいずれかに分類可能

BERTForSequenceClassificationフレームワークでトレーニングされたtransformers分類モデルで、ネットワークとデバイスのログマイニングタスク向けに設計されています

ビルマ語-BERTはbert-large-uncasedをベースにしたバイリンガルマスク言語モデルで、英語とビルマ語をサポートしています。

M2-BERT-8Kは8000万パラメータの長文検索モデルで、論文『Benchmarking and Building Long-Context Retrieval Models with LoCo and M2-BERT』で提案されたアーキテクチャに基づいています。

CuBERTはPythonコードに基づくコンテキスト埋め込みモデルで、ソースコード分析タスク専用に設計されています。

汎用テキスト埋め込み（GTE）モデルのGGUFフォーマット版で、情報検索や意味的テキスト類似性などのタスクに適しています。

BETO（スペイン語版BERT）に基づいて構築された感情分析モデルで、スペイン語テキストの感情分類をサポートします。

WangchanBERTaをファインチューニングしたタイ語感情分析モデルで、評価セットで74.15%の精度を達成

現代ヘブライ語の最先端BERT言語モデルスイート

これはトルコ語用の基礎版BERTモデルで、大文字小文字を区別せず、主にマスク埋めタスクに使用されます。

Erya4FTはEryaモデルを基にさらに微調整した文言文翻訳モデルで、文言文を現代中国語に翻訳することに特化しています。

BERTアーキテクチャに基づくゼロショットテキスト分類モデルで、明示的訓練戦略を用いてUTCDデータセット上で二元分類訓練を行う

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密なベクトル空間にマッピングでき、文の類似度計算や意味的検索などのタスクに適しています。

LatinBERTはBERTアーキテクチャに基づくラテン語事前学習言語モデルです

これはsentence-transformersに基づく文埋め込みモデルで、テキストを312次元ベクトル空間にマッピングでき、意味検索やテキスト類似度計算などのタスクに適しています。

bert-base-multilingual-casedを基にSQuADデータセットでファインチューニングしたQAモデル

公開利用可能なタミル語単一言語データセットで訓練されたBERTモデルで、タミル語の自然言語処理タスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元のベクトル空間にマッピングし、文の類似度計算や意味検索タスクに使用できます。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密なベクトル空間にマッピングでき、文の類似度計算や意味検索などのタスクに適しています。

このモデルはベンガル語SQuADデータセットでBanglaBERTをファインチューニングしたバージョンで、QAタスク用です

sberbank-ai/ruBert-baseで訓練されたロシア語Q&Aモデル、読解タスクに適応

これはsentence-transformersベースの文類似度モデルで、テキストを384次元ベクトル空間にマッピングし、意味検索やクラスタリングタスクに適しています。

このモデルは古代中国語の分かち書き機能を提供し、トレーニングデータセットは中国語発展の4つの歴史的時期をカバーしています。

このモデルは古代中国語の品詞タグ付け機能を提供し、訓練データセットは中国語発展の4つの歴史時期をカバーしています。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密なベクトル空間にマッピングでき、クラスタリングや意味的検索などのタスクに適しています。

BERTアーキテクチャに基づく言語モデルで、先頭文字予測を事前学習の目標として採用

BERTベースの中国語固有表現認識モデルで、人民日報データセットでほぼ最先端のレベルに達しています

BERTアーキテクチャに基づく仏教サンスクリットマスク言語モデルで、仏教サンスクリットテキスト処理専用に設計されています

BERT-baseをベースとした固有表現抽出モデルで、場所、組織、人名などの4種類のエンティティを識別可能

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密なベクトル空間にマッピングでき、文の類似度計算や意味的検索などのタスクに適しています。

UD_Russianで事前学習されたBERTモデル、ロシア語の品詞タグ付けと依存構文解析用

BERTアーキテクチャに基づく古典詩詞の感情分類器で、古文の感情傾向を分析するために特別に設計されています。

PubMedBERTを基に生物医学テキストでファインチューニングされたQAモデルで、PubMedQAタスクに特化

これはsentence-transformersに基づく文埋め込みモデルで、テキストを256次元のベクトル空間にマッピングでき、意味的検索やクラスタリングタスクに適しています。

bert-base-multilingual-uncasedに基づく多言語質問応答モデルで、XQuADデータセットで微調整されました。

DeepPavlov/rubert-base-casedをファインチューニングしたロシア語自然言語推論モデルで、2つのテキスト間の論理関係（含意/矛盾/中立）を予測可能

これはsentence-transformersベースのモデルで、文や段落を384次元の密なベクトル空間にマッピングでき、クラスタリングや意味検索などのタスクに適しています。

現代標準アラビア語と一部の方言をサポートする事前学習済みアラビア語BERTベース言語モデル