# XLM - RoBERTaの微調整

cardiffnlp/twitter - xlm - roberta - base - sentimentをベースに微調整された韓国語金融ニュース分類モデルで、正解率は84.23%に達します。

XLM - RoBERTa - baseモデルをxtremeデータセットで微調整したタグ分類モデルで、イタリア語のテキスト処理に対応しています。

XLM - RoBERTa - baseモデルをドイツ語とフランス語のデータセットで微調整したバージョンで、主に系列ラベリングタスクに使用されます。

xlm - roberta - baseをベースにxtreme_enデータセットで微調整したタグ分類モデルで、多言語テキスト処理をサポートします。

XLM - RoBERTa - baseモデルをxtremeデータセットで微調整したドイツ語のタグ分類モデル

XLM - RoBERTa - baseモデルをxtremeデータセットで微調整したタグ分類モデルで、イタリア語の固有表現認識タスクに特化しています。

これはXLM - RoBERTaモデルをマサカ固有表現抽出データセットのスワヒリ語部分で微調整した命名エンティティ認識モデルです。

XLM - RoBERTaに基づく多言語の固有表現認識モデルで、10種類の高資源言語をサポートし、場所、組織、人物の3種類のエンティティを認識できます。

初の10種類のアフリカ言語に対応した固有表現認識モデルで、XLM - RoBERTa largeをベースに微調整され、日付、場所、組織、人物の4種類の固有表現を認識できます。

xlm - roberta - baseをxtremeデータセットで微調整したドイツ語のタグ分類モデル

XLM - RoBERTa largeを微調整した命名エンティティ認識モデルで、10種類の高資源言語に対応し、場所、組織、人物の3種類のエンティティを認識できます。

これはXLM - RoBERTaの事前学習モデルを微調整したハンガリー語文レベルの感情分析モデルで、5種類の感情分類をサポートします。