# 英語テキスト

このモデルはBERT-Base-Uncasedをファインチューニングしたフィッシングサイト分類モデルで、テキスト入力に基づいてウェブサイトが'安全'または'不安全'のいずれかに分類されます。

ゼロショット分類タスク用に特別に設計されたDeBERTa-v3モデルで、様々な分類タスクで優れた性能を発揮します。

bert-tinyをファインチューニングした書籍テキスト分類モデルで、主に書籍テキスト（特に小説類）と通常のテキストを区別するために使用されます。

このモデルは自己教師ありチューニング手法で訓練されており、ゼロショットテキスト分類タスクに適しており、追加のファインチューニングなしで感情分析やトピック分類などのタスクを実行できます。

DistilBERTベースの文埋め込みモデルで、Home Depot関連タスク向けにファインチューニングされており、テキストを768次元ベクトル空間にマッピングできます。

DistilBERTアーキテクチャに基づく軽量級感情分析モデルで、SST2データセットに特化して微調整され、テキスト中のポジティブまたはネガティブな感情を識別できます。

ALBERTアーキテクチャに基づく軽量級感情分析モデルで、Twitter感情データセットで微調整されています。