# RoBERTa最適化

BERTをファインチューニングした固有表現認識専用モデルで、中医学分野向けに設計されており、この分野のNERタスクで最先端の性能を発揮します。

このモデルはklue/roberta-baseモデルを基に、kor_nliデータセットのmnliとxnliを使用してファインチューニングされ、韓国語ゼロショット分類タスク専用に設計されています。

PhoBERTはベトナム語で最も先進的な事前学習言語モデルで、RoBERTaを基に最適化され、多くのベトナム語NLPタスクで優れた性能を発揮します。

RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語ChatGPT生成テキスト検出モデルで、人間が書いたテキストとChatGPTが生成したテキストを区別します。

RoBERTa大規模モデルを基にLeXFiles法律コーパスで継続事前学習した法律分野の言語モデル

RelBERTはRoBERTa-largeをベースとしたモデルで、関係埋め込みタスク専用に設計されており、SemEval-2012タスク2データセットでNCE（ノイズ対比推定）を用いて学習されています。

契約理解Atticusデータセット(CUAD)質問応答タスク向けに最適化されたRoBERTaモデルで、法律契約審査タスクで優れた性能を発揮

distilroberta-baseをファインチューニングしたモデル、具体的な用途とトレーニングデータは明記されていません

中国語RoBERTa-wwm-ext-largeモデルをベースに、複数の感情分析データセットでファインチューニングされた最適化バージョン

これはセルビア語向けのRoBERTaモデルで、品詞タグ付けと依存構文解析に特化しています。

これはRoBERTaベースの抽出型Q&Aモデルで、SQuAD 2.0データセット向けに特別に訓練されており、英語のQ&Aタスクに適しています。

RoBERTaアーキテクチャに基づいてトレーニングされたフェイクニュース検出モデルで、ニューステキストの内容を分析してその信憑性を判断します。

PhoBERTはベトナム語の最先端の事前学習言語モデルで、RoBERTaを基にBERTの事前学習プロセスを最適化し、複数のベトナム語NLPタスクで優れた性能を発揮します。

RoBERTa-baseをベースに、金融分野の質問応答タスクで微調整されたモデルで、銀行、金融、保険分野のカスタム質問応答システム向けに設計されています。

RoBERTa-largeベースの教師ありSimCSEモデルで、文埋め込みと特徴抽出タスクに使用されます。

XLM - RoBERTa - baseモデルをamazon_reviews_multiデータセットで微調整した多言語テキスト分類モデル

Roberta Baseモデルを基に、MIT映画データセットを使用して固有表現認識タスクを訓練したモデル

シンプルな対照学習に基づく簡体字中国語文埋め込みエンコーディングモデルで、中国語RoBERTa WWM拡張版を事前学習モデルとして使用しています。

PhoBERTはベトナム語で最も先進的な事前学習言語モデルで、RoBERTaアーキテクチャを基に最適化され、多くのベトナム語NLPタスクで優れた性能を発揮します。

RoBERTaアーキテクチャに基づく細粒度感情分類モデルで、GoEmotionsデータセットで訓練され、28種類の感情カテゴリーを識別可能。

RuBioRoBERTaはロシア語の生物医学テキスト向けに事前学習されたRoBERTaモデルで、生物医学分野の自然言語処理タスクに特化しています。

BERTweetは、英文ツイートに対して大規模事前学習を行った最初の公開言語モデルで、RoBERTa事前学習方法に基づいて構築されています。

このモデルはroberta-base-bneをAmazonの多言語レビュー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、主にスペイン語レビューの感情分析に使用されます。

これはRoBERTa事前学習モデルを基に、UD_Englishデータセットを使用して品詞タグ付けと依存構文解析を行うモデルです。

RoBERTaアーキテクチャに基づくテキスト分類モデルで、SST-2感情分析タスクでファインチューニングされ、精度は94.5%