# 英文テキスト分析

このモデルは、DistilBERT-base-uncasedをCoLA（Corpus of Linguistic Acceptability）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、文法の受容可能性判断タスクに使用されます。

ModernBERT-largeをファインチューニングしたマルチラベル感情分類モデルで、英文テキストから28種類の感情を検出

ゼロショット分類に特化したDeBERTa-v3-largeモデルで、任意の分類タスクを自然言語推論（NLI）形式に再定式化することをサポートします。

FrameNet v1.7でトレーニングされたフレーム分類モデルで、フレームアノテーションを具体的な文にフラット化し、シーケンスラベリングタスクに変換します。

BERTベースのテキスト分類モデルで、国連の持続可能な開発目標(SDG)に基づいて英文テキストを分類するために使用

T5-smallをファインチューニングしたキーフレーズ生成モデルで、科学論文の要約向けに設計されており、存在するキーフレーズと未出現のキーフレーズを抽出可能です。

BERT-base-uncasedアーキテクチャに基づくテキスト分類モデルで、感情分析タスク専用にGo Emotionsデータセットでトレーニングされています。

これはClimateBERTに基づく微調整モデルで、気候関連の段落を4つのTCFD推奨カテゴリに分類するために特別に設計されています。

これはDistilBERTアーキテクチャに基づくテキスト分類モデルで、CoLA（Corpus of Linguistic Acceptability）タスク向けに特別に微調整されています。