# BERTファインチューニング

アラビア語固有表現認識（NER）タスク向けにファインチューニングされたBERT多言語ベースモデル

ModernBERT-baseをファインチューニングしたモデルで、評価データセットでのF1スコアは0.3833

このモデルはBERT-uncasedをファインチューニングした機能/非機能要求予測モデルで、AWS g5インスタンス上でPROMISEデータセットとカスタムデータを使用した転移学習により、全体の精度は97%を達成しています。

bert-base-chineseを基に、微博100k感情分析データセットでファインチューニングした中国語テキスト分類モデル

スペイン語感情分析に最適化されたファインチューニングモデルで、BETO（スペイン語事前学習BERTモデル）を基に訓練されており、映画レビューなどのテキスト感情分類タスクに適しています。

BERT-base-uncasedをファインチューニングしたマルチラベル感情分類モデル、28種類の感情識別をサポート

このモデルはbert-base-uncasedをベースにファインチューニングしたバージョンで、特定タスクの再現率向上に特化しています

これはbert-base-uncasedモデルをファインチューニングして実現した英語のスパムSMS分類モデルで、スパムSMSと正常なSMSを正確に区別できます。

bert-base-uncasedをファインチューニングしたモデルで、テキスト含意認識タスクに使用され、精度は66.43%

BERTベースのドイツ語テキスト分類モデルで、Trustpilotユーザーレビューの評価分類に使用されます。

BERTベースの多言語感情分類モデル、6言語のテキスト感情分析をサポート

これはBERTアーキテクチャに基づくインドネシア語の感情分析モデルで、テキストを肯定的または否定的な感情に分類できます。

BERTベースの中国語感情分析モデルで、テキストの感情傾向（ポジティブ、ネガティブ、またはニュートラル）を判断します。

Italian-ModernBERT-baseをファインチューニングしたイタリア語固有表現認識モデル

sberbank-ai/ruBert-largeをファインチューニングした文書QA専用モデルで、ロシア語と英語の文書QAタスクをサポートします。

sberbank-ai/ruBert-baseをファインチューニングした文書QAモデルで、文書のコンテキストから回答を抽出するのに優れており、ロシア語と英語をサポートしています。

BERT-base-uncasedをファインチューニングしたAmazonレビュー感情分析モデル。英語レビューを肯定的または否定的に分類可能

このモデルはModernBERT-baseを未知のデータセットでファインチューニングしたバージョンで、具体的な用途と性能は追記が必要です

これはフィッシング攻撃検出用のデータセットで、主にBERTモデルがフィッシングサイトを識別するためのトレーニングに使用されます。

このモデルはnlpaueb/legal-bert-base-uncasedをInLegalNERデータセットでファインチューニングしたバージョンで、インドの法律テキストにおける固有表現認識タスク専用です。

トルコ法律テキストの抽出型Q&Aタスク向けにファインチューニングされたBERTモデルで、法律条項から関連する部分を抽出して質問に答えることができます。

これはBERTモデルをファインチューニングした感情分析モデルで、IMDb映画レビューの感情傾向（ポジティブまたはネガティブ）を分析するために特別に設計されています。

Modern-FinBERT-largeは金融感情分析専用に設計された事前学習済みNLPモデルで、ModernBERT-large言語モデルを基に、大規模な金融コーパスで訓練され、金融テキスト分類タスクに適応しています。

BERTベースの名前性別分類モデルで、入力された名前から性別を予測します。

ModernBERT-baseをファインチューニングしたマーキング分類モデルで、テキスト内の個人識別情報(PII)の識別と分類に特化

これはGoEmotions感情データセットでファインチューニングされたBERTモデルで、マルチラベル感情分類タスク専用に設計されています。

これはBERT-baseをファインチューニングしたテキスト分類モデルで、金融取引分類タスク専用です

このモデルはBERT-Base-Uncasedをファインチューニングしたフィッシングサイト分類モデルで、テキスト入力に基づいてウェブサイトが'安全'または'不安全'のいずれかに分類されます。

dbmdz/bert-base-turkish-casedをファインチューニングしたトルコ語感情分析モデルで、ネガティブ、ニュートラル、ポジティブの3種類の感情分類をサポートします。

BERTアーキテクチャをファインチューニングしたフィッシングメール検出モデルで、フィッシングメールと通常のメールを正確に識別できます。

これはスパム検出用にファインチューニングされたBERTモデルで、検証精度は約99%です

このモデルはModernBERT-largeをファインチューニングしたLLMルーティング分類器で、複雑なクエリ（大規模言語モデル使用）と単純なクエリ（小規模言語モデル使用）を区別します。

google-bert/bert-base-uncasedをファインチューニングしたBERTモデル、具体的な用途は明記されていません

BERTアーキテクチャに基づく固有表現認識モデルで、モロッコアラビア語(Darija)テキスト内の人名、場所、組織などのエンティティを識別するために特別に設計されています。

medBERT-baseはBERTベースのモデルで、医学および消化器学テキストのマスク言語モデリングタスクに特化しています。

ポライトガードはインテルが開発したオープンソースのNLP言語モデルで、BERTをファインチューニングしてテキスト分類タスクに使用され、テキストを礼儀正しい、やや礼儀正しい、中立、礼儀正しくないの4つに分類します。

BERTベースのテキスト分類モデルで、対話中のユーザー意図を識別するために使用されます

ColBERTアーキテクチャに基づくトルコ語段落検索モデル、トルコ語翻訳版MS MARCOデータセットでファインチューニング

このモデルは中国語版SQuAD v2.0データセットでbert-base-chineseをファインチューニングしたバージョンで、中国語の質問応答タスク向けに設計されており、回答可能な問題と回答不可能な問題の両方をサポートします。

飽和型ジェイルブレイク攻撃を検出するための小型BERTモデルで、他のタイプのジェイルブレイク攻撃に対する独立した防御には適していません。