# 英語テキスト分析

文中の自己開示（個人情報）を検出するモデルで、17種類の個人情報識別をサポート

DeBERTa-v3-baseをファインチューニングしたプロンプトインジェクション検出モデルで、言語モデルを操作する可能性のある悪意のあるプロンプトを識別します

このモデルは、bert-base-uncasedを基に英語のUniversal Proposition Bankデータセットに対して意味役割付与(SRL)タスク用にファインチューニングしたバージョンで、特殊マーキング強化手法を採用しています。

DeBERTa-v3をファインチューニングしたプロンプトインジェクション検出モデルで、悪意のあるプロンプト入力を識別します

これはT5-XXLアーキテクチャを基にした自然言語推論（NLI）モデルで、テキストペア間の含意関係（'1'は含意、'0'は非含意）を予測します。

RoBERTa-baseアーキテクチャをファインチューニングした英語固有表現認識モデル、18種類のエンティティタイプを認識可能

このモデルは、MITレストランデータセットでDistilBERTをファインチューニングした固有表現認識(NER)モデルで、レストラン分野のエンティティ認識タスクに特化しています。

このモデルはRoBERTaアーキテクチャに基づいており、英語の文の正式または非正式の程度を予測するために特別に設計されています。

Flairに付属の英語の18種類の命名エンティティ認識の大規模モデルで、Ontonotesデータセットを基に訓練され、XLM - R埋め込みとFLERT技術を採用しています。

このモデルはdistilbert-base-uncased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、主にテキスト分類タスクに使用されます。

このモデルはDistilBERTベースモデルをCOLA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、主に文法受容可能性判断タスクに使用されます。