BERT Base NER Ar
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
シーケンスラベリング
Transformers アラビア語

B
ayoubkirouane
25
1
Model Ner Master
Apache-2.0
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
大規模言語モデル
Transformers

M
luisgasco
35
1
BERT FR NFR Classifier
Apache-2.0
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。
テキスト分類
Safetensors 英語
B
Chumafly
80
1
Gischat Weibo 100k Fine Tuned Bert
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
テキスト分類
Transformers 中国語

G
wsqstar
117
6
Beto Sentiment Analysis Es
Apache-2.0
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。
テキスト分類
Transformers スペイン語

B
edumunozsala
135
1
Goemotions Bert
MIT
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
テキスト分類
Transformers 英語

G
logasanjeev
55
1
Results
Apache-2.0
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
大規模言語モデル
Transformers

R
shank250
23
1
Bert Spam Classification Model
MIT
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。
テキスト分類
Safetensors 英語
B
fzn0x
209
2
Bert Base Uncased Finetuned Rte Run Trial3
Apache-2.0
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%
テキスト分類
Transformers

B
BoranIsmet
59
1
Trustpilot Review Classifier
MIT
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。
テキスト分類
Transformers ドイツ語

T
Puidii
69
1
Multilingual Go Emotions
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
テキスト分類
Safetensors 複数言語対応
M
AnasAlokla
319
1
Bert Sentiment Analisis Indo
MIT
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。
テキスト分類 その他
B
bibrani
39
2
Bert Base Chinese Finetuned Sentiment
MIT
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。
テキスト分類
Transformers 中国語

B
jackietung
705
1
Modernbert Italian Finetuned Ner
MIT
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
シーケンスラベリング
Transformers その他

M
nickprock
110
1
Kaleidoscope Large V1
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。
質問応答システム
Transformers 複数言語対応

K
2KKLabs
214
2
Kaleidoscope Small V1
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。
質問応答システム
Transformers 複数言語対応

K
2KKLabs
98
0
Bert Amazon Sentiment
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
テキスト分類
Transformers

B
Asteroid-Destroyer
30
1
Modernbert Morocco
Apache-2.0
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
大規模言語モデル
Transformers

M
BounharAbdelaziz
23
1
Bert Large Uncased Merged
Apache-2.0
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。
テキスト分類
Transformers 英語

B
buDujS
92
1
Legal Ai India Ner Results
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。
シーケンスラベリング
Transformers

L
Amitava25
30
1
Turkish Law Eqa Bert Finetuned
Apache-2.0
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。
質問応答システム
Transformers その他

T
yeniguno
34
1
Bert Imdb Model
MIT
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。
テキスト分類
Transformers 複数言語対応

B
philipobiorah
341
4
Modern FinBERT Large
Apache-2.0
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。
テキスト分類
Transformers 英語

M
beethogedeon
127
2
Genderize
MIT
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。
テキスト分類 英語
G
imranali291
65
1
Piiranha
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
シーケンスラベリング
Safetensors
P
scampion
79
4
Bert Gomotions
Apache-2.0
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。
テキスト分類
Transformers 英語

B
codewithdark
69
1
Bert Transaction Categorization
Apache-2.0
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
テキスト分類
Safetensors 英語
B
kuro-08
4,747
6
Finetuned Bert Phishing Site Classification
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。
テキスト分類
Transformers

F
shogun-the-great
21
1
Turkish Sentiment
MIT
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。
テキスト分類
Transformers その他

T
kaixkhazaki
91
5
Phishmail
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。
テキスト分類
Transformers 英語

P
jagan-raj
79
2
Spamhunter
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
テキスト分類 複数言語対応
S
ar4min
59
4
Modernbert Large Llm Router
Apache-2.0
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。
テキスト分類
Transformers

M
AdamLucek
24
2
Modernbert Llm Router
Apache-2.0
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
大規模言語モデル
Transformers

M
glunzev
15
1
NER Darija MAR FSBM
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。
シーケンスラベリング
Transformers 複数言語対応

N
mohannad-tazi
15
1
Medbert Base
Apache-2.0
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。
大規模言語モデル
Transformers 英語

M
suayptalha
24
5
Polite Guard
Apache-2.0
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。
テキスト分類
Transformers 英語

P
Intel
367
10
User Intention Recognition
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
テキスト分類 英語
U
Savtale
67
5
Turkish Colbert
MIT
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
テキスト埋め込み
Safetensors
T
ytu-ce-cosmos
1,724
41
Bert Base Chinese Finetuned Squadv2
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。
質問応答システム
Transformers

B
real-jiakai
33
1
Prompt Saturation Attack Detector
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。
テキスト分類
Transformers 英語

P
GuardrailsAI
4,762
1
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98