# 多言語BERT

これはBERTベースの多言語モデルをファインチューニングした韓国語感情分析モデルで、韓国語の顧客レビューの感情傾向を分析するために特別に設計されています。

BERT多言語モデルをファインチューニングしたSMSスパム検出モデルで、SMSを正常またはスパムに分類可能

マスク言語モデリング（MLM）目標で事前学習された多言語ALBERTモデル、64k語彙サイズをサポート、大文字小文字を区別

bert-base-multilingual-casedをsquad_v2データセットで微調整した多言語QAモデル

このモデルはajtamayoh/NER_EHR_Spanish_model_Mulitlingual_BERTを微調整したスペイン語否定範囲検出モデルです

これは英語の品詞タグ付けタスク向けにファインチューニングされた多言語BERTモデルで、ペンシルベニア大学ツリーバンクで訓練され、F1スコアは96.69を達成しています。

HingRoBERTa-Mixedはローマ字とデーヴァナーガリー文字の混合テキストでトレーニングされたヒンディー語-英語コード混合BERTモデルです。

多言語BERTベースのタイ語抽出型質問応答モデルで、大文字小文字を区別でき、タイ語の質問応答タスクに適しています。

HingBERTはローマ字でトレーニングされたヒンディー語-英語コード混合BERTモデルで、ヒンディー語と英語が混合したテキストの処理に適しています。

多言語BERTベースのベンガル語固有表現認識モデルで、ベンガル語テキスト内の人名、組織名、場所名などのエンティティを識別します。

bert-base-multilingual-casedをファインチューニングしたポルトガル語アーカイブ検索補助モデルで、主にタグ分類タスクに使用されます

多言語BERTモデルを微調整したポーランド語質問応答システムで、ポーランド語SQuAD1.1データセットで優れた性能を発揮します。

Googleの多言語BERTモデルをファインチューニングしたオランダ語QAモデルで、翻訳版SQuAD2.0データセットでトレーニング済み

多言語BERTモデルをファインチューニングしたポーランド語QAシステム、機械翻訳版ポーランド語SQuAD2.0データセットで訓練

mBERTを微調整したベンガル語質問応答モデルで、tydiqaデータセットを使用して訓練されました。

これはbert-base-multilingual-casedをベースに、NSMC（Naver感情映画コーパス）でファインチューニングしたチェックポイントモデルで、感情分析タスクに使用されます。

これはbert-base-multilingual-casedのカスタマイズされた最適化バージョンで、英語、フランス語、ドイツ語、ノルウェー語、デンマーク語の5言語に焦点を当て、元のモデルの表現出力精度を維持しています。

英語、フランス語、スペイン語、ドイツ語、中国語をサポートするBERTの基本バージョンで、bert-base-multilingual-casedの軽量版です。

これはbert-base-multilingual-casedの小さいバージョンで、15言語をサポートし、元のモデルの精度を維持しています。

これはbert-base-multilingual-casedのカスタマイズされた軽量版で、英語、ギリシャ語、ロシア語の処理をサポートし、元のモデルが生成する表現を完全に再現し、元の精度を維持します。

bert-base-multilingual-casedをベースにカスタマイズされた簡素版で、英語とヒンディー語をサポートし、元のモデルの精度を維持します。

これはbert-base-multilingual-casedの軽量バージョンで、英語、フランス語、ウクライナ語、ギリシャ語、ルーマニア語を専門的に処理し、元のモデルの精度を維持しています。