# 法律文書処理

Nanonets-OCR-sは、画像をMarkdown形式に変換する高度な光学文字認識（OCR）モデルで、文書を構造化されたMarkdown形式に変換し、スマートな内容認識とセマンティックなタグ付け機能を備えています。

Qwen2.5-0.5B-Instructをファインチューニングしたポルトガル語大規模言語モデルで、テキスト生成タスクに特化

これはMicrosoft Phi-3-mini-4k-instructモデルを微調整したポルトガル語指示モデルで、llama.cppで使用できるようGGUF形式に変換されています。

Mistral-7B-Instruct-v0.2を基に微調整したポルトガル語大規模言語モデルで、ポルトガル語テキスト生成能力の向上に焦点を当てています

これはポーランド語ベースのクロスエンコーダーモデルで、テキストソートと文類似度計算に使用されます。

Flan-T5-Largeをベースにした多言語シーケンス・ツー・シーケンスモデルで、ベトナム語、英語、中国語をサポートし、要約生成、翻訳、質問応答などのタスクに適しています。

EUBERTは欧州出版局の文書で訓練された多言語BERTモデルで、24のEU言語をサポートし、テキスト分類、質問応答、言語理解タスクに適しています。

LexLM（基本版）RoBERTaモデルを基に拡張した長文書法律言語モデルで、法律長文書の処理に最適化されています

法律データで事前学習された多言語XLM-RoBERTaモデル、24の欧州言語の法律文書処理をサポート

このモデルはbillsumデータセットでled-base-16384をファインチューニングしたバージョンで、長文要約生成タスク専用です。

BERTimbau大規模モデルをファインチューニングしたポルトガル語意味的テキスト類似性モデルで、文を1024次元ベクトル空間にマッピング可能

InLegalBERTはインドの法律テキストで事前学習されたTransformerモデルで、法律分野の自然言語処理タスクに特化しています。

BARTはエンコーダー-エンコーダーアーキテクチャを採用したTransformerモデルで、利用規約の抽象的要約タスク向けにファインチューニングされています

BERTimbau大規模モデルをファインチューニングした法律分野向けポルトガル語BERTモデル、法律文書処理に特化

このモデルはHUPDデータセットでファインチューニングされたT5小型モデルで、特許文書の要約生成タスクに特化しています。

このモデルはポルトガル語BERTベースモデル(neuralmind/bert-base-portuguese-cased)をファインチューニングしたバージョンで、具体的なタスクは明記されていません

BERTimbauベースのポルトガル語の文類似性計算モデルで、文や段落を768次元のベクトル空間にマッピングできます

Billsumデータセットでファインチューニングされた長文書エンコーダー-デコーダー(LED)モデルで、法律文書の要約生成に特化

ILCデータセットで微調整されたLongformerエンコーダー・デコーダーモデルで、法律文書の要約生成タスクに特化

このモデルはDeBERTa v2 XLargeのファインチューニング版で、契約理解タスクに特化して最適化されており、CUADデータセットでトレーニングされています。

ELECTRAアーキテクチャに基づくモデルで、イタリア最高裁判所が発表した民事判決から法律関連の実体を抽出するために特化しています。