# BERT2BERTアーキテクチャ

BERT2BERTアーキテクチャに基づく要約生成モデルで、CNN/DailyMailデータセット用に微調整されており、高品質なニュース要約を生成できます。

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。

BERT-baseをファインチューニングしたインドネシア語テキスト要約モデルで、インドネシア語ニュース記事の自動要約生成に適しています

MLSUMドイツ語データセットでファインチューニングされたドイツ語テキスト要約モデル、BERT2BERTアーキテクチャを使用してニュース要約を生成

これはスペイン語BERTモデル（BETO）をファインチューニングしたテキスト要約モデルで、スペイン語テキストの自動要約生成に特化しています。

BERT2BERTアーキテクチャに基づく要約生成モデルで、CNN/DailyMailデータセットに特化してファインチューニングされており、ニュース記事の要約タスクに適しています。

これはトルコ語ニュース要約タスク用にファインチューニングされたBERT2BERTモデルで、共有パラメータアーキテクチャを採用し、MLSUMトルコ語データセットでトレーニングされています。

BERT2BERTアーキテクチャに基づく自動論文タイトル生成モデルで、コンピュータサイエンス分野のarXiv論文の要約からタイトルを生成することを専門としています。