# 固有表現認識

Stanzaはアルバニア語をサポートする高精度で効率的な自然言語処理ツールセットで、生テキストから構文解析および固有表現認識までの機能を提供します。

FRED-T5-large-instruct-v0.1 は PyTorch と Transformers に基づくロシア語テキスト自動編集及び質問応答モデルで、主にロシア語テキストの多様な処理タスクに使用されます。

beomi/llama-2-ko-7bをベースにした韓国語大規模言語モデル、Q&Aタスクに適しています

現代ヘブライ語の最先端マルチタスク統合解析BERTモデルで、接頭辞分割、形態曖昧性解消、辞書解析、構文解析、固有表現認識の5つのタスクをサポート

これはDistilBERTベースの多言語固有表現認識(NER)モデルで、10言語をサポートし、量子化処理によりTransformers.jsと互換性があります。

ブラジルポルトガル語向けに事前学習されたBERTモデルで、様々なNLPタスクで優れた性能を発揮

AfroLMは23のアフリカ言語に最適化された事前学習言語モデルで、能動学習フレームワークを採用し、少量のデータで高性能を実現

MNLIデータセットでファインチューニングされたRoBERTa-baseモデルのバージョンで、自然言語推論タスクに適しています

bert-base-casedをベースにファインチューニングした固有表現認識(NER)モデル

天文学と天体物理学専用に設計された言語モデルで、NASA/ADSチームによって開発され、マスク埋め、固有表現認識、テキスト分類タスクをサポートします。

スウェーデン国立図書館/KBLabが公開したスウェーデン語BERT基本モデル、複数ソースのテキストで学習

スウェーデン国立図書館/KBLabが公開したスウェーデン語BERT基本モデル、複数のソースからのテキストで学習

CPU最適化されたフィンランド語処理パイプライン、トークン分類、依存関係解析などの自然言語処理機能を含む

これは繁体中国語に最適化されたミニBERTモデルで、固有表現認識タスクに特化しています。

繁体中国語向けのtransformersモデルと自然言語処理ツールを提供。分かち書き、品詞タグ付け、固有表現認識などの機能を含む。

CPU最適化された韓国語処理パイプラインで、分かち書き、品詞タグ付け、依存解析、固有表現認識などの完全なNLP機能を含む

CPUに最適化された韓国語処理パイプラインで、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

ViHealthBERTはベトナム語の健康テキストマイニング向けの事前学習言語モデルで、医療健康分野で強力なベースライン性能を提供します

AfroXLMR-miniは、XLM-R-miniLMモデルを17のアフリカ言語でマスク言語モデル（MLM）適応訓練することで作成され、アフリカの主要語族と3つの高リソース言語（アラビア語、フランス語、英語）をカバーしています。

17のアフリカ言語に最適化されたXLM-R小型バリアントで、語彙削減と多言語適応トレーニングにより性能向上

XLM-RoBERTa-Ukモデルをファインチューニングしたウクライナ語固有表現認識モデルで、テキスト内の人名、地名、組織名を識別できます。

このモデルはWECHSEL手法を用いてroberta-baseをウクライナ語に転移したバージョンで、複数のウクライナ語NLPタスクで優れた性能を発揮します。

MobileBERTアーキテクチャを基にファインチューニングした固有表現認識モデル

XLM-RoBERTa-baseモデルをxtremeデータセットでファインチューニングしたタグ分類モデルで、主に固有表現認識タスクに使用されます。

このモデルはSeznam/small-e-czechをwikiannデータセットでファインチューニングしたバージョンで、チェコ語の固有表現認識タスクに使用されます。

MahaBERTをファインチューニングしたマラーティー語固有表現認識モデルで、L3Cube-MahaNERデータセットでトレーニングされています。

BERTアーキテクチャに基づくラトビア語事前学習言語モデルで、様々な自然言語理解タスクに適しています

このモデルはdistilbert-base-uncasedを特定のデータセットでファインチューニングしたバージョンで、主に固有表現認識（NER）タスクに使用されます。

CPU向けに最適化されたドイツ語処理パイプライン。トークン化、品詞タグ付け、形態素解析、依存構文解析、レンマ化、固有表現認識などの機能を含む

Stanza は多言語の言語学分析のためのツールセットで、生テキストから構文解析や固有表現認識までの機能を提供します。

Stanzaは効率的な多言語テキスト分析ツールセットで、生テキストから構文解析や固有表現認識までの自然言語処理機能を提供します。

Stanza は複数の人間の言語のための構文解析ツールセットで、生テキストから構文解析や固有表現認識までの機能を提供します。

ブラジルポルトガル語向けの事前学習BERTモデルで、複数のNLPタスクにおいて最先端の性能を達成

BERTimbau Largeはブラジルポルトガル語向けに事前学習されたBERTモデルで、複数の下流NLPタスクにおいて最先端の性能を達成しています。

中央研究院語彙グループによって開発された繁体字中国語自然言語処理モデルで、ALBERTアーキテクチャに基づき、分かち書きや品詞タグ付けなどのタスクをサポートします。

DaCyはデンマーク語処理フレームワークで、最先端のパイプラインとデンマーク語パイプライン分析機能を備えています。

CPU最適化されたルーマニア語処理パイプライン、タグ分類、依存解析、固有表現認識などの完全なNLPコンポーネントを含む

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

Stanzaは高精度で効率的な多言語分析ツールセットで、生テキストから構文解析や固有表現認識までの自然言語処理能力を提供します。

distilbert-base-uncased-squad2をconll2003データセットでファインチューニングした質問応答と固有表現認識モデル