# アラビア語NLP

これはAraBERTをファインチューニングしたアラビア語レストラン評価の感情分析モデルで、評価をポジティブまたはネガティブに分類できます。

これはBERTアーキテクチャに基づくアラビア語再ランキングモデルで、アラビア語テキストの関連性ランキングタスクに最適化されています

Llama-3-8B-Instructをベースに微調整されたアラビア語テキスト生成モデルで、アラビア語テキストの首尾一貫性と正確性の向上に特化しています。

JAIS-30Bは300億パラメータのバイリンガル（アラビア語と英語）大規模言語モデルで、GPT-3アーキテクチャを基にALiBi位置埋め込み技術を採用し、アラビア語タスクで最先端の性能を達成しています。

AraElectraモデルをファインチューニングしたアラビア語質問応答システムで、アラビア語SQuADv2.0データセットに最適化されており、回答可能・不能な質問を処理できます。

ファンネルTransformerとELECTRA目標を採用した効率的なアラビア語モデルで、計算コストが低く高性能

約82億語のアラビア語テキストリソースを基に訓練された事前学習済みのアラビア語BERT中型言語モデル

Stanzaは効率的な多言語言語学分析ツールセットで、生テキストから構文解析や固有表現認識までの自然言語処理機能を提供します。

CAMeLBERTはアラビア語NLPタスク向けの事前学習モデルセットで、このモデルは現代標準アラビア語(MSA)のバリエーションで、126億のトークンで学習されています。

アラビア語NLPタスク用の事前学習モデルで、縮小規模（1/16）の現代標準アラビア語（MSA）データセットで学習されました。

CAMeLBERTはアラビア語のバリエーションに最適化されたBERTモデルのセットで、CAバージョンは古典アラビア語テキストに特化して事前学習されています。