# 英文テキスト処理

distilbert-base-uncasedをファインチューニングしたテキスト分類モデルで、AG Newsデータセットで訓練され、精度は89.06%

これはCNNDailyMailデータセットでファインチューニングされたFlan T5ベースモデルの要約生成モデルで、ニュース記事を簡潔な要約に圧縮できます。

これはLlama-3.1アーキテクチャに基づく8Bパラメータモデルで、Hacker Newsのコメント要約生成に特化しています。

BARTアーキテクチャに基づく事前学習モデルで、英語ニュース記事のテキスト要約タスク専用です。

T5 Smallアーキテクチャを微調整した対話要約モデルで、Samsung/samsumデータセットに特化して最適化されており、簡潔で正確な対話要約を生成できます。

BARTアーキテクチャに基づくテキスト要約モデルで、英語の科学論文の要約生成タスクに適しています。

T5-smallをファインチューニングしたテキスト要約モデルで、議会法案の内容要約に特化

google/mt5-smallモデルをcnn_dailymailデータセットでファインチューニングした要約生成モデル

DistilBERTをファインチューニングした軽量な固有表現認識モデル、性能と効率のバランス

facebook/bart-largeをベースにファインチューニングしたテキストキーワード抽出モデル

これはBERTベースの医学テキスト要約モデルで、英文テキスト処理をサポートし、医学文献やレポートの自動要約生成に適しています。

google/pegasus-xsumをファインチューニングしたニュース要約生成モデル、cnn_dailymailデータセットで学習

これはMiniLMアーキテクチャに基づく文埋め込みモデルで、テキストを384次元のベクトル空間にマッピングでき、意味検索やテキスト類似度タスクに適しています。

BERTopicベースのチャットトピック分類モデルで、大量のテキストデータから自動的にトピックを識別・分類可能

Pegasus-X-Largeアーキテクチャに基づく書籍要約生成モデルで、長文ドキュメントや書籍内容の要約生成タスクに優れています。

T5-smallモデルをCNN/DailyMailニュースデータセットでファインチューニングしたテキスト要約モデルで、ニュース記事の簡潔な要約を生成できます。

BERT-base-casedアーキテクチャに基づいて微調整された命名エンティティ識別モデルで、テキスト内のさまざまな種類の命名エンティティを識別するために特別に設計されています。

T5-smallモデルをcnn_dailymailデータセットでファインチューニングしたテキスト要約生成モデル

MPNetアーキテクチャに基づく文埋め込みモデルで、テキストを768次元ベクトル空間にマッピングでき、意味検索やテキスト類似性タスクに適しています

このモデルはbert-base-casedを未知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、主に固有表現抽出(NER)タスクに使用されます。

SQuADデータセットでファインチューニングされたDistilBERTモデルに基づく質問応答モデル

このモデルはfacebook/bart-baseをsamsum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、要約生成タスク専用です。

BERTベースモデルをファインチューニングしたバージョン、具体的な用途とトレーニングデータの情報は不明

BERT-BASE-UNCASEDアーキテクチャに基づく事前学習済み感情分析モデルで、TWTEVALデータセット向けに最適化されています。

このモデルはDistilBERTアーキテクチャに基づく軽量テキスト分類モデルで、IMDb映画レビューのポジティブ感情分析タスク向けに特別にファインチューニングされています。

DistilBERTベースの軽量固有表現抽出モデル、conll2003データセットでファインチューニング済み、英文テキストのエンティティラベリングタスクに適しています。

PERTはBERTに基づく事前学習言語モデルで、英語テキスト処理タスクをサポートします。

DistilBERTに基づく軽量な命名エンティティ認識モデルで、特定のデータセットで微調整され、英文テキストのエンティティ認識タスクに適しています。

distilbert-base-uncasedモデルをwikiannデータセットで微調整した命名エンティティ認識モデルで、評価セットでF1値0.8210の優れた成績を収めました。

これはAutoNLPプラットフォームで訓練された二値分類モデルで、文法の正しさを判断するために使用されます。

CNN/デイリーメールデータセットで訓練された要約生成モデルで、ニュース記事の簡潔な要約を自動生成できます。

cnn_dailymailデータセットを基に微調整されたテキスト要約モデルで、DistilBERTアーキテクチャを使用して訓練されました。