# 中国語NLP

UIEは統一的な情報抽出フレームワークで、エンティティ認識、関係抽出、イベント検出、感情分析など多様なタスクを処理でき、タスク間転移と汎化能力を備えています。

LERTは言語学理論に基づく事前学習言語モデルで、言語学知識を活用してモデル性能を向上させることを目的としています。

文字レベルT5アーキテクチャに基づく中国語マルチタスクモデルで、100以上の中国語データセットで微調整され、分類、推論、生成タスクをサポートします。

これはAutoNLPでトレーニングされた二値分類モデルで、自然言語処理タスクを処理するために使用されます。

TinyBERTは華為技術（ファーウェイ）のNoah's Ark Labが開発した軽量BERTモデルで、知識蒸留技術を用いてモデルサイズを圧縮しながら高い性能を維持しています。

これはAutoNLPを基に訓練された二元分類モデルで、物流状態分類タスクに特化しています。

WECHSEL手法で訓練されたRoBERTa中国語モデル。英語から中国語への効率的な言語間移行を実現します。

中国語ELECTRAは、哈工大-讯飞共同研究所がGoogleのELECTRAモデルを基に開発した中国語事前学習モデルで、パラメータ数が少ないにもかかわらず優れた性能を発揮します。