# 現代標準アラビア語

F5-TTSを微調整した高品質なアラビア語音声合成モデルで、地域ごとの発音やアクセントの多様性をサポート

これはwav2vec2ベースのアラビア語音節認識モデルで、音声から現代標準アラビア語の音節を認識できます。

ARBERTv2は、現代標準アラビア語(MSA)をベースに訓練されたアップグレード版のBERTモデルで、訓練コーパスは243GBのテキストで、278億のトークンを含んでいます。

Wojoodはアラビア語のネストされた固有表現認識(NER)のためのコーパスで、55万語例（現代標準アラビア語及び方言）を含みます。

AraBERTベースのアラビア語テキスト要約生成モデルで、現代標準アラビア語のニュース見出し生成とテキスト要約タスクに特化しています。

AraBERTベースのアラビア語テキスト要約生成モデルで、現代標準アラビア語のニュース見出し生成とテキスト書き換えをサポート

現代標準アラビア語の品詞タグ付けモデルで、CAMeLBERT-MSAをファインチューニングして構築され、PATBデータセットで訓練されています

CAMeLBERT現代標準アラビア語(MSA)モデルを微調整した固有表現認識モデルで、アラビア語テキスト用に設計されています。

CAMeLBERTはアラビア語NLPタスク向けの事前学習モデルセットで、このモデルは現代標準アラビア語(MSA)のバリエーションで、126億のトークンで学習されています。

CAMeLBERT-Mixを微調整した現代標準アラビア語の品詞タグ付けモデルで、PATBデータセットを使用して訓練されました。

アラビア語NLPタスク用の事前学習モデルで、縮小規模（1/16）の現代標準アラビア語（MSA）データセットで学習されました。

CAMeLBERTの現代標準アラビア語モデルを微調整した感情分析モデルで、アラビア語テキストの感情分類をサポートします。