# 高精度F1スコア

LettuceDetectはModernBERTベースの幻覚検出モデルで、RAGアプリケーション向けに設計されており、文脈でサポートされていない回答内のトークンを識別できます。

多言語トレーニングデータでファインチューニングされたxlm-roberta-largeモデルで、ゼロショットテキスト分類に使用され、マニフェストプロジェクトのコーディングスキームを採用しています。

facebook/wav2vec2-baseをファインチューニングした多クラス音声分類モデルで、ドラム楽器の音を識別するために使用されます

ELECTRAアーキテクチャに基づくベトナム語形態素解析モデル。VLSP 2013データセットでファインチューニングされ、高精度なベトナム語形態素解析機能を提供

RoBERTa-largeをファインチューニングした関係理解モデルで、語彙関係分類と類推問題解答に特化

このモデルはajtamayoh/NER_EHR_Spanish_model_Mulitlingual_BERTを微調整したスペイン語否定範囲検出モデルです

BioBERTをベースにした生物医学領域のファインチューニングモデルで、特定タスクで0.8621のF1スコアを達成

このモデルは英語、イタリア語、フランス語、ドイツ語、オランダ語のテキストの句読点を予測するために使用され、特に話し言葉の転写における句読点の回復に適しています。

このモデルはオランダ語テキストの句読点を予測するために使用され、話し言葉の転写における句読点を回復することを目的としています。

これはRoBERTaベースのスペイン語生物医学モデルで、特にPharmaCoNERデータセットの命名エンティティ認識タスク向けにファインチューニングされています。

Wav2vec 2.0 XLS-Rアーキテクチャに基づく音声感情認識モデルで、ポルトガル語の自然発話感情認識タスクで優れた性能を発揮

XLM-RoBERTa-baseはRoBERTaアーキテクチャに基づく多言語事前学習モデルで、ヒンディー語や英語を含む複数の言語をサポートしています。

bert-base-uncasedをGLUE MRPCデータセットでファインチューニングしたテキスト分類モデル

Cardiff NLPチームの感情分類モデルを基にファインチューニングした多言語XLM-Robertaシーケンス分類モデルで、テキスト感情分析に使用されます。

RuSentimentデータセットでファインチューニングされたXLM-RoBERTa-Largeモデルに基づくロシア語感情分析モデル

RoBERTa-largeアーキテクチャをファインチューニングしたスペイン語フェイクニュース検出モデルで、FakeDeSデータセットにおいて現在最高の性能を達成

Transformerベースのペルシャ語理解モデルで、語彙表を再構築し、新しいペルシャ語コーパスで微調整され、様々なペルシャ語NLPタスクに適しています。