# 事前学習の微調整

これはドイツ語向けに最適化されたBertモデルで、品質分野のテキスト分類タスクに特化しています。

事前学習モデルを微調整した胸部X線画像の肺炎分類モデルで、肺炎と正常な胸部X線画像を効率的かつ正確に識別できます。

wangchanberta-base-att-spm-uncased事前学習モデルに基づき、thaiqa_squadデータセットを使用して微調整されたタイ語の質問回答モデル

約60万件のペルシャ語ツイートを基に微調整された感情分析モデルで、ペルシャ語テキストの感情傾向を分析するために使用されます。

DeepPavlov/rubert-base-cased-conversationalアーキテクチャに基づき、RuSentimentデータセットで訓練された感情分析モデルで、ロシア語テキストの中性、ポジティブ、ネガティブな感情を識別できます。

UER - pyで事前学習された中国語文の埋め込みモデルで、文の類似度を計算するために使用されます。

CAMeLBERT混合モデルを微調整した感情分析モデルで、アラビア語のテキストの感情分類をサポートします。

これはデンマーク語用に事前学習されたBERTモデルで、Certainly（旧BotXO）によって開発され、その後Malte Højmark - BertelsenによってDaNEデータセット上で命名エンティティ認識タスクに対して微調整されました。