# クロスリンガル転移学習

RoBERTaアーキテクチャに基づく多言語固有表現認識モデルで、20言語のエンティティ認識タスクをサポートします。

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

AfroXLMR-largeは、XLM-R-largeモデルを17のアフリカ言語でマスク言語モデリング適応訓練することで作成された多言語モデルです。

AfroXLMR-baseは、17のアフリカ言語と3つの高リソース言語でXLM-R-baseをマスク言語モデリング適応させて作成された多言語モデルです。

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ファインチューニングした多言語モデルで、主に固有表現認識タスクに使用されます。

これはマーキング分類モデル（具体的には固有表現認識）で、アムハラ語でファインチューニングされたXLM-RoBERTaベースモデルを基に、MasakhaNERデータセットのスワヒリ語部分に対して二次ファインチューニングを行いました。

ヒンディー語、サンスクリット語、グジャラート語のウィキペディア記事で訓練されたマルチリンガルRoBERTaタイプのモデルで、3つのインド語族言語処理をサポートします。