# BERTの微調整

BERTアーキテクチャに基づいて微調整されたトルコ語の医療分野の質問応答モデルで、医療テキストから回答を抽出するために特別に設計されています。

BERTアーキテクチャに基づくスペイン語の冒犯的言語検出モデルで、スペイン語の冒犯的言語データセットで微調整されました。

EnvironmentalBERT-environmentalはESG分野に特化した環境テキスト分類モデルで、BERTアーキテクチャを基に環境データセットで微調整されています。

事前学習されたインドネシア語のBERTモデルを微調整して作成され、インドネシア語のコメントや評価に対する感情分析に使用され、テキストをネガティブ、ニュートラル、ポジティブの3つのカテゴリに分類できます。

ポルトガル語の法律テキストに対する命名エンティティ認識モデルで、BERTアーキテクチャに基づいて微調整され、法律文書内の特定のエンティティカテゴリを識別するために使用されます。

これはTransformerベースの感情分類モデルで、入力テキストから32種類の異なる感情を識別できます。

bert - base - uncasedアーキテクチャに基づくモデルで、Yelpレビューデータセットに対して句読点復元の微調整を行い、純小文字のテキストの句読点と大文字を予測できます。

2020年米国大統領選挙の500万件のツイートを基に事前学習されたBERTモデルで、トランプに対する立場（支持/反対/中立）を検出するために特化しています。

BERT-largeアーキテクチャに基づくモデルで、SQuAD 2.0とCoNLL-2003データセットで微調整され、问答と命名エンティティ認識タスクをサポートします。

bert-base-italian-casedを微調整したイタリア語感情分析モデルで、ツイートデータセットでの正解率は82%に達します。

BERT-base-uncasedをベースに微調整したツイッター感情分析モデルで、50kのデータで5エポック訓練し、検証の正解率は82.91%に達しました。

これは、デンマーク語のテキストに対して感情極性分析（「ポジティブ」、「ニュートラル」、「ネガティブ」）を行うBERTモデルです。

これはドイツ語の命名エンティティ認識タスクに対して微調整されたBERTモデルです。

bert-base-uncasedをベースに微調整された感情分析モデルで、ツイートの感情分類に使用されます。

BERTアーキテクチャに基づく感情分析モデルで、Twitter感情データセットで微調整され、テキストの感情分類に使用されます。

BERTを微調整した命名エンティティ識別モデルで、4種類のエンティティ（場所(LOC)、組織(ORG)、人名(PER)、その他(MISC)）を識別できます。

デンマーク語の感情分析に微調整されたBERTモデルで、テキストの感情極性（ポジティブ/ニュートラル/ネガティブ）を検出するために使用されます。

neuralmind/bert-base-portuguese-casedをベースに微調整されたポルトガル語のBERTモデルで、TCU（ブラジル連邦監査裁判所）の判決文書分析に特化しています。

デンマーク語のテキストの感情極性（肯定的/中立的/否定的）を検出するためのBERTモデル

このモデルはポーランド語の憎悪発言を検出するために使用され、多言語BERTモデルを微調整して作成され、英語データのみを使用して訓練されています。

CORD - 19データセットを使って微調整された、COVID - 19関連の質問に答えるための質問応答モデル

このモデルは、スペイン語のヘイトスピーチを検出するために使用され、多言語BERTモデルを微調整して作成されました。

ruBert-baseを微調整したロシア語の意味役割ラベリングモデルで、文の述語と関連する論元役割を識別するために使用されます。

CAMeLBERT古典アラビア語モデルを微調整した固有表現抽出モデルで、アラビア語テキストの実体識別をサポートします。

これはYanzhu/bertweetfr-baseをベースに微調整されたフランス語のツイート感情分類モデルで、新型コロナウイルスの流行に関連するツイートの感情傾向を分析するために特化しています。

CAMeLBERTアラビア語方言モデルを微調整した固有表現抽出モデルで、アラビア語方言テキストの実体識別をサポートします。

CAMeLBERT-Mixを微調整した現代標準アラビア語の品詞タグ付けモデルで、PATBデータセットを使用して訓練されました。

これはデンマーク語のBERTモデルを基に微調整された固有表現抽出モデルで、デンマーク語の文章中の人物、組織、場所などの実体を識別するために特化しています。

CAMeLBERTの現代標準アラビア語モデルを微調整した方言識別モデルで、21種類のアラビア語方言の識別に対応しています。

これはMS MARCO文書データセット上のBM25検索器を対象に訓練されたテキスト再ランキングモデルで、主に文書検索のソート結果を向上させるために使用されます。

CAMeLBERT古典アラビア語モデルを微調整した感情分析モデルで、アラビア語テキストの感情分類をサポートします。

CAMeLBERTの現代標準アラビア語モデルを微調整した感情分析モデルで、アラビア語テキストの感情分類をサポートします。