# ニューステキスト処理

cointegrated/rubert-tiny2をファインチューニングしたロシア語小型文類似度モデルで、特徴抽出や文変換タスクに適しています

MT5アーキテクチャに基づくペルシア語テキスト要約モデル、TasnimNewsデータセットでファインチューニング

google/mt5-smallをファインチューニングした要約生成モデルで、CNN/DailyMailデータセットで訓練され、英語テキストの要約タスクに適しています。

これはGPT2アーキテクチャに基づくベンガル語テキスト要約生成モデルで、特にニュースコンテンツに最適化されています。

Varta-T5はVartaデータセットで事前学習された多言語モデルで、14のインド言語と英語をサポートし、主にテキスト生成と分類タスクに使用されます。

UzRoBertaはウズベク語（キリル文字）用の事前学習済みモデルで、マスク言語モデリングと次文予測に使用されます。

DistilRoBERTaを微調整した金融ニュース感情分析モデルで、正解率は98.23%に達します。

これはmT5-smallアーキテクチャを基に、ドイツ語MLSUMデータセットでファインチューニングされたテキスト要約生成モデルです

これはスペイン語BERTモデル（BETO）をファインチューニングしたテキスト要約モデルで、スペイン語テキストの自動要約生成に特化しています。

BERTアーキテクチャに基づく韓国語事前学習言語モデルで、韓国語テキスト処理タスクに適しています。

DistilBERTを微調整した英文テキストの句読点復元モデルで、句読点のない小文字の英文テキストに句読点を付けるために設計されています。

PegasusXSUMモデルをドイツ語データセットでファインチューニングした要約生成モデル

DistilBertForTokenClassificationをベースに微調整した中国語の句読点復元モデルで、句読点のない中国語テキストに句読点を付けるために設計されています。

多言語BERTを微調整したアムハラ語モデルで、語彙表を置換して微調整することで得られ、NERタスクではオリジナルの多言語モデルより優れています。

RuBERTは、ロシア語のウィキペディアとニュースデータを基に訓練されたロシア語のBERTモデルで、1億8000万のパラメータを持ち、マスク言語モデリングと次文予測タスクをサポートします。