# ニュースコメント処理

これは韓国語テキスト認識のためのコンセプト検証モデルで、TrOCRアーキテクチャに基づいて訓練され、画像から韓国語テキストを認識できます。

KoMiniLMは軽量な韓国語言語モデルで、大規模言語モデルの実際のアプリケーションにおける遅延と容量制限の問題を解決することを目的としています。

HebEMOは、極性を検出し、現代ヘブライ語のユーザー生成コンテンツ（UGC）から感情を抽出するためのツールです。

HebEMOは、現代ヘブライ語のユーザー生成コンテンツの感情極性を検出し、感情を抽出するためのツールです。独自の新型コロナウイルス関連のデータセットを基に訓練され、優れた性能を発揮します。

HeBERTはヘブライ語に基づく事前学習言語モデルで、BERTアーキテクチャを採用し、極性分析と感情識別タスクに特化しています。

HebEMOは、極性を検出し感情を抽出するための現代ヘブライ語ツールで、新型コロナ関連データセットを基に訓練され、極性分類と感情識別タスクで優れた性能を発揮します。

HebEMOは、現代ヘブライ語のユーザー生成コンテンツ（UGC）の感情極性を検出し、感情を抽出するためのツールで、独自のCOVID-19関連データセットに基づいて訓練されています。