# RoBERTa強化

これはFewNERDデータセットで訓練されたSpanMarkerモデルで、多言語の固有表現認識タスクに使用され、xlm-roberta-baseエンコーダに基づいています。

これはroberta-largeに基づくSpanMarkerモデルで、細粒度の固有表現認識タスクに特化し、FewNERDデータセットで訓練されたものです。

sentence-transformersベースの文埋め込みモデルで、テキストを1024次元ベクトル空間にマッピングし、意味検索やテキストクラスタリングタスクに適しています。

このモデルはRoBERTa-largeアーキテクチャでトレーニングされたクロスエンコーダで、2つの文間の意味的類似性を0から1の範囲で予測するために特別に設計されています。

RoBERTa-largeに基づく文埋め込みモデルで、自己教師付き対比学習を通じて10億の文ペアデータセットで訓練され、意味が豊富な文ベクトル表現を生成するために使用されます。