# ロシア語NLP

Debertaアーキテクチャに基づくロシア語スパム検出モデルで、テキストをスパムまたは非スパムに分類できます。

RuBERT-tiny2をファインチューニングしたロシア語マルチラベル感情分類モデル、28種類の感情カテゴリー認識をサポート

google/mt5-baseを微調整したロシア語テキスト要約生成モデルで、約5万件のサンプルで訓練されており、高品質なロシア語要約の生成に特化しています。

VikhrはMistralアーキテクチャに基づくロシア語モデルで、4億トークンの3ラウンド事前学習を経ており、ロシア語タスクではオリジナルのMistralを上回る性能を示しますが、コード処理の面では不足がある可能性があります。

このモデルはロシア語をサポートするオープンソースモデルで、Apache-2.0ライセンスで公開されています。

T5アーキテクチャに基づくロシア語事前学習言語モデルで、UL2に似た7種類のノイズリダクター混合トレーニング戦略を採用し、様々なテキスト生成タスクをサポートします。

DeBERTa-baseはロシア語向けの事前学習済み双方向エンコーダで、主にロシア語のテキストタスクを処理するために使用されます。

ロシア語の事前学習用の双方向エンコーダモデルで、大規模なテキストコーパスを基に訓練され、特徴抽出タスクをサポートします。

spaCyが提供するCPU最適化されたロシア語処理パイプライン。トークン化、品詞タグ付け、依存関係解析、固有表現認識などの機能を含む

Stanzaは高精度で効率的な多言語分析ツールセットで、ロシア語のテキスト分析機能を提供します。

SberDevicesチームが事前学習したロシア語大規模言語モデル、Transformerアーキテクチャに基づき、パラメータ数4.27億、学習データ量30GB

spaCyが提供するロシア語の大規模モデルで、CPU向けに最適化され、完全なNLP処理フローを含んでいます。

CPU最適化されたロシア語処理パイプライン、品詞タグ付け、依存関係解析、固有表現認識などのNLPタスクを含む

BERTアーキテクチャに基づくロシア語テキスト感情分類モデル

これはロシア語テキストの感情分類に使用されるモデルで、ruBERT対話埋め込み器に基づいて構築され、中性、ポジティブ、ネガティブの3種類の感情を識別できます。

rugpt3medium_based_on_gpt2に基づくロシア語抽象要約生成モデルで、Gazetaデータセットに特化して訓練されています。

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。

これは多言語蒸留式BERT基礎モデル（大文字小文字を区別）の簡素化されたバージョンで、ロシア語に特化して最適化されており、元のモデルとまったく同じ意味表現を生成し、元の精度を維持します。