# 北欧言語処理

Megatron-BERT-large-165kアーキテクチャに基づくスウェーデン語ゼロショット分類モデルで、QNLIとMNLIタスクで順次微調整されています

デンマークBERTはデンマーク語に最適化された言語モデルで、デンマーク語ScandEvalベンチマークで優れた性能を発揮します。

これはフィンランド語で事前学習されたT5小規模モデルで、訓練データにはウィキペディア、フィンランドのニュースアーカイブ、ソーシャルメディアコーパスが含まれており、フィンランド語テキスト処理タスクに適しています。

RoBERTa-baseアーキテクチャで訓練されたアイスランド語マスキング言語モデル、fairseqフレームワークを使用

FinBERTをベースに訓練されたフィンランド語の文のBERTモデルで、文の類似度計算と特徴抽出に使用されます。

これは、デンマーク語のテキストに対して感情極性分析（「ポジティブ」、「ニュートラル」、「ネガティブ」）を行うBERTモデルです。

NorBERTはノルウェー語に最適化されたBERTモデルで、オスロ大学言語技術グループによって開発されました。NorLMプロジェクトの一環として、ノルウェー語に高品質な言語モデルを提供することを目的としています。

これはフィンランド語の感情分析タスク向けにファインチューニングされたFinBERTモデルで、FinnSentimentデータセットを使用してトレーニングと評価が行われました。

MC4データセットでトレーニングされたスウェーデン語RoBERTaモデル、性能はまだ評価待ちです。

デンマーク語の感情分析に微調整されたBERTモデルで、テキストの感情極性（ポジティブ/ニュートラル/ネガティブ）を検出するために使用されます。

NorBERT 3はノルウェー語の事前学習言語モデルシリーズで、大規模なノルウェー語コーパスを使って訓練され、様々な自然言語処理タスクをサポートします。

アイスランド語の読解Q&Aに特化したモデルで、アイスランド語と英語の多言語Q&Aタスクをサポートします。

このBERTモデルは、デンマーク語のテキストに感情色彩があるかどうかを検出するために使用され、BotXOで事前学習されたデンマーク語のBERTモデルをベースに、ソーシャルメディアのデータで微調整されています。

デンマーク語のテキストの感情極性（肯定的/中立的/否定的）を検出するためのBERTモデル

デンマーク語BERTベースのテキスト感情分類モデルで、デンマーク語テキストを8つの感情カテゴリに分類可能

FinEst BERTはbert-baseアーキテクチャに基づく3言語モデルで、フィンランド語、エストニア語、英語の処理に特化しており、多言語BERTモデルよりも優れた性能を発揮しつつ、言語間知識移行の能力を保持しています。

これはデンマーク語のBERTモデルを基に微調整された固有表現抽出モデルで、デンマーク語の文章中の人物、組織、場所などの実体を識別するために特化しています。

これはノルウェー語T5に基づくモデルで、ノルウェーの巨大コーパス（NCC）を使用してTPU v3 - 8で訓練されました。

スウェーデン語の恐怖感情分析に最適化されたBERTモデルで、テキスト中の恐怖/不安の感情強度を識別できます。

DeFormerは、スウェーデン語の文における「de」、「dem」、「det」、および「唯一」と「終わり」を区別するために特別に開発されたモデルです。