# BERTファインチューニングモデル

BERTをファインチューニングした学術執筆意図分類モデルで、LaTeX論文執筆における次の執筆意図を予測するために使用されます

BERT-baseをベースにファインチューニングしたモデルで、テキスト分類タスク用。評価データセットでF1スコア0.9313を達成

BERTアーキテクチャに基づくロシア語ミニ言語モデル、文類似度計算と特徴抽出タスクに適しています

BETO（スペイン語BERTベースモデル）をファインチューニングした毒性検出モデルで、スペイン語テキスト内の毒性コンテンツを識別します。

このモデルはBERTをファインチューニングしたアスペクト感情分析モデルで、テキスト内の特定のアスペクトに関連する感情を分類できます。ユーザー生成コンテンツにおける様々な機能に対する顧客の意見や感情を分析するための貴重な洞察を提供します。

intfloat/multilingual-e5-smallをベースにファインチューニングした韓国語文埋め込みモデルで、384次元ベクトル表現をサポートし、意味的類似性計算などのタスクに適しています

BERTベースのファインチューニングモデルで、法律条項分類タスクに特化しており、精度は88%です。

adeBERTはBERT-largeアーキテクチャをファインチューニングしたモデルで、特定領域タスクに特化しており、評価セットで優れた性能を発揮します。

これはBERT-base-uncasedをファインチューニングしたテキスト分類モデルで、犯罪記述から犯罪タイプを識別するために特別に設計されており、34の分類ラベルを含みます。

このモデルはneuralmind/bert-large-portuguese-casedをPtBrVId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、主にポルトガル語テキスト処理タスクに使用されます。

cl-tohoku-bert-japanese-v3をファインチューニングした日本語JLPTレベル分類器で、文レベルでN1-N5の難易度を分類

BERT-largeポルトガル語モデルをファインチューニングしたヘイトスピーチ分類器で、hate_speech_portugueseデータセットで78.14%の精度を達成

このモデルはフランス語の事前学習モデルをファインチューニングしたテキスト分類モデルで、国連の持続可能な開発目標(ODD)に基づいてフランス語テキストを分類します。

BERTベースのテキスト分類モデルで、国連の持続可能な開発目標(SDG)に基づいて英文テキストを分類するために使用

bert-base-chineseモデルをファインチューニングした生物医学分野の意図認識モデル

IndoBERTベースのインドネシア語フェイクニュース分類モデル、未知のデータセットでファインチューニングされ、精度80.59%を達成

BERTimbau大規模モデルをファインチューニングした法律分野専用BERTモデル、ポルトガル語法律文書処理に適応

BERTimbau大規模モデルをファインチューニングした法律分野向けポルトガル語BERTモデル、法律文書処理に特化

bert-base-casedをファインチューニングしたエンティティ認識モデルで、サイバーセキュリティ関連の様々なエンティティタイプの識別に優れています

CryptoBERTは、暗号通貨関連のソーシャルメディア投稿の感情と言語を分析するために特別に設計された事前訓練済み自然言語処理モデルです。

bert-base-uncasedモデルをwiki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、テキスト関連タスクに適しています

Amazon商品レビューの感情分析データセットでBERTベースモデルをファインチューニングしたテキスト分類モデル、精度94.65%達成

PyTorchで構築されたスペイン語テキスト分類モデルで、テキストが技術に関連しているかどうかを判断します。

bert-base-uncasedをReddit対話データセットでファインチューニングしたテキスト分類モデルで、2つの文が関連しているかどうかを判断します

BERTベースのポルトガル語フレーズ言い換え検出モデルで、2つのフレーズ間の言い換え関係を評価します。