# RoBERTaファインチューニング

このモデルはRoBERTaアーキテクチャに基づく英語感情分析モデルで、テキストをポジティブ、ニュートラル、ネガティブの3クラスに分類できます。

KAILASはRoBERTaアーキテクチャに基づくTransformerモデルで、NASA科学ミッション理事会のアプリケーション向けにドメイン適応され、統一天文語彙タグのアノテーションに使用されます。

このモデルはFacebookAIのroberta-baseをWebi-CPC-11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、主にテキスト分類タスクに使用され、評価セットで84.32%の精度を達成しました。

RoBERTa-baseをファインチューニングしたモデルで、AI生成の英文テキストを検出します。

cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base-sentiment-multilingualを基にファインチューニングしたYouTubeコメント感情分析モデル、精度80.17%

roberta-baseをファインチューニングした毒性コメント分類モデルで、コメント内の有害な内容を検出します。

xlm-roberta-largeをファインチューニングしたツイッター/Xプラットフォームのスパムコンテンツ分類モデルで、ツイートがスパムかどうかを識別可能

このモデルはobi/deid_roberta_i2b2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、主にテキスト処理タスクに使用されます。

RoBERTaベースのテキスト分類モデルで、会話システム内の毒性プロンプトや返答を検出するために使用されます

多言語法テキストで事前学習されたRoBERTaモデルで、インド法の固有表現認識タスクにファインチューニング済み

このモデルはRobBERT-v2オランダ語ベースモデルを感情価タスクでファインチューニングしたバージョンで、オランダ語テキストの感情価（valence）スコアを予測します。

RoBERTaアーキテクチャを基にファインチューニングしたチェコ語感情分類モデルで、6つの感情カテゴリーを識別可能

RoBERTaをファインチューニングしたドイツ語感情分類モデルで、テキストを怒り、恐怖、嫌悪、悲しみ、喜び、およびこれらの感情がないという6つの感情カテゴリーに分類できます。

RoBERTa-largeをファインチューニングしたテキスト分類器で、ニュース記事が政府規制問題に関連しているかどうかを判断するために特別に設計されています。

このモデルはBSC-LT/roberta-base-biomedical-clinical-esを基に、生物医学臨床スペイン語テキストにおける固有表現抽出(NER)タスク用にファインチューニングされたバージョンです。

このモデルはcardiffnlp/twitter-roberta-base-sentimentをツイッター金融ニュース感情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、金融テキストの感情分析に特化しています。

RoBERTaベースモデルをファインチューニングしたテキストスタイル分類器で、ノンフィクションの直截的なスタイルとフィクションの記述的なスタイルを区別します。

RoBERTaをファインチューニングした偏見識別モデル、10種類の偏見タイプを分類

Roberta Largeウクライナ語モデルをファインチューニングした固有表現抽出モデル、13種類のエンティティタイプを認識可能

FewNERD-fine-supervisedでファインチューニングされたnumind/NuNER-v1.0モデルで、テキスト中の組織エンティティ(ORG)を識別するために使用されます

RoBERTa Largeをファインチューニングした生成テキスト検出モデル、AI生成コンテンツの識別に使用

roberta-baseをファインチューニングしたニューストピック分類モデルで、ニューヨークタイムズのニュースデータセットでトレーニングされ、精度は0.91です。

Roberta-largeをファインチューニングした固有表現認識モデルで、OCRエラーを含む可能性のある歴史的な新聞テキスト専用です。

roberta-baseをファインチューニングしたニューステキスト穴埋め予測モデルで、約1300万件の英語ニュース記事でトレーニングされています

RoBERTa-largeベースのゼロショットテキスト分類モデルで、科学分野に最適化されており、クロスドメインタスクで優れた性能を発揮

RoBERTa-largeをファインチューニングしたうつ病検出モデルで、英語のソーシャルメディア投稿のうつ病度合いを、うつ病なし、中度、重度の3つに分類します。

rinna/japanese-roberta-baseを基にファインチューニングした日本語抽出型QAモデル、JaQuADデータセットで学習

RoBERTa-largeアーキテクチャをベースに、Redditのうつ病関連スレッドで事前学習された言語モデルで、うつ病検出専用に設計されています。

roberta-baseモデルをファインチューニングした質問応答モデルで、SQuAD形式のデータセットで訓練されています

ソーシャルメディアの非公式テキスト向けに設計された食品エンティティ認識モデル、RoBERTaアーキテクチャを基にファインチューニング

MNLIデータセットでファインチューニングされたRoBERTa-baseモデルのバージョンで、自然言語推論タスクに適しています

RelBERTはRoBERTa-largeをファインチューニングした意味関係理解モデルで、語彙関係分類や類推問題タスクに特化しています。

RoBERTaアーキテクチャに基づく法律文書処理モデル、CUADデータセットでファインチューニング済み

RoBERTaベースの質問分類モデルで、非事実的質問のカテゴリを識別

このモデルはTwitterデータで事前学習されたRoBERTaモデルで、tner/tweetner7データセットでファインチューニングされ、ツイート内の固有表現認識に使用されます。

xlm-roberta-large-ner-hrlモデルを玩具データセットでファインチューニングした固有表現認識モデル

XLM-RoBERTa-baseモデルを特定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、主にシーケンスラベリングタスクに使用され、評価F1スコアは0.8561です。

TweetNER7データセットでファインチューニングされたTwitter-RoBERTaモデルに基づく固有表現認識モデルで、ツイート内のエンティティ認識に特化しています。

roberta-largeをtner/tweetner7データセットでファインチューニングした固有表現認識モデルで、ツイッターテキストの固有表現認識に特化

モンゴル語RoBERTa-baseモデルをファインチューニングした固有表現認識(NER)モデル