# DistilBERT最適化

distilbert-base-uncasedを基に微調整した感情分析モデルで、評価セットで87.67%の精度を達成

これは多言語の文埋め込みモデルで、文や段落を512次元の密ベクトル空間にマッピングでき、クラスタリングや意味的検索などのタスクに適しています。

distilbert-base-uncasedを基にファインチューニングした感情分析モデルで、評価セットで85.67%の精度を達成

このモデルはDistilBERTアーキテクチャに基づいており、メールやURLが安全かフィッシングリスクがあるかを判断するためのマルチラベル分類タスク向けに設計されています。

DistilBERTベースのテキスト二分類モデルで、安全なコンテンツと制限付きコンテンツ(NSFW)を識別し、コンテンツ審査シナリオに適しています。

このモデルは、DistilBERTを経済学データセットでファインチューニングしたゼロショット分類モデルで、経済学関連テキストの分類タスクに適しています。

このモデルはSQuADデータセットでファインチューニングされたDistilBERTモデルで、抽出型質問応答タスクに使用され、高い正確一致率とF1スコアを有します。

新型コロナ関連クエリ向けのルーマニア語Q&Aモデル、ルーマニア語DistilBERTベース

distilbert-base-uncasedを基に訓練された英語の命名エンティティ認識モデルで、生物医学エンティティ（107種類）の識別に特化しており、症例報告などのテキストコーパスに適しています。

このモデルはDistilBERTの軽量版をベースとしており、conll2003データセットで固有表現抽出タスク向けにファインチューニングされています。

DistilBERTベースの軽量固有表現抽出モデル、conll2003データセットでファインチューニング済み

大文字小文字を区別しないDistilBERTモデルを基に、マルチジャンル自然言語推論(MNLI)データセットでファインチューニングされ、ゼロショット分類タスク向けに最適化

JIGSAW毒性コメント分類チャレンジのデータセットを基に訓練された多言語テキスト毒性分類モデルで、10種類の言語に対応しています。

dbmdz/distilbert-base-turkish-casedをファインチューニングしたトルコ語ゼロショット分類モデル

これはMBADデータセットで訓練された英語シーケンス分類モデルで、ニュース記事のバイアスと公平性を検出するために使用されます。

このモデルは、distilbert-base-casedをSQuADデータセットで微調整した问答モデルで、Keras.ioの问答チュートリアル用に訓練されました。

DistilBERTに基づくモデルで、商業記述を62の業種タグのいずれかに分類するために使用されます。

これはDistilBERTに基づく文変換モデルで、テキストを768次元のベクトル空間にマッピングでき、意味検索やクラスタリングタスクに適しています。

DistilBERTベースの軽量固有表現抽出モデル、conll2003データセットでファインチューニング済み

10種類の高リソース言語を対象とした命名エンティティ認識モデルで、微調整されたDistil BERTベースモデルに基づいており、場所、組織、人物の3種類のエンティティを認識できます。

DistilBERTアーキテクチャに基づく軽量モデルで、セルビア語の固有表現認識タスク専用に設計され、wikiannデータセットでトレーニングされました。

DistilBERTベースの軽量な固有表現抽出モデル、conll2003データセットでファインチューニング済み