# ドイツ語NLP

LLäMmlein 7Bは、調整されたTinyllamaコードベースに基づき、RedPajama V2のドイツ語部分のデータで最初から訓練された、70億パラメータのドイツ語LLaMA言語モデルです。

ESCO分類体系に基づいて微調整されたドイツ語の文変換モデルで、職業マッチングと推薦システム専用に設計されています

UD_German-HDTで事前学習されたBERTモデル、ドイツ語の品詞タグ付けと依存構文解析用

CPU向けに最適化されたドイツ語処理パイプライン。トークン化、品詞タグ付け、形態素解析、依存構文解析、レンマ化、固有表現認識などの機能を含む

WECHSELメソッドを使用して訓練されたドイツ語RoBERTaモデルで、サブワード埋め込みの効果的な初期化により単一言語モデルの言語間移行を実現。

GottBERTはドイツ語専用に設計された初のRoBERTaモデルで、OSCARデータセットのドイツ語部分に基づいて事前学習され、基本版と大規模版の2つのバージョンを提供します。

spaCyが提供する大規模ドイツ語言語処理モデル、品詞タグ付け、依存解析、固有表現認識などのNLPタスクをサポート

CPU向けに最適化されたドイツ語処理フローで、形態素解析、品詞タグ付け、形態解析、依存構文解析、語形還元、命名エンティティ認識などの機能を備えています。

これはGPT - 2アーキテクチャに基づくドイツ語言語モデルで、ドイツ語テキスト生成タスクに特化して最適化されています。

これはドイツ語用に最適化された軽量BERTモデルで、知識蒸留技術により元のBERTモデルの大部分の性能を維持しながら、モデルサイズと計算要件を大幅に削減しています。

bert-base-german-casedをベースに微調整されたドイツ語ニューステキスト分類モデルで、10KGNADデータセットを使用して訓練されました。