# 高精度NLP

これはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルで、具体的な機能や用途についてはさらに情報を追加する必要があります。

TookaBERTはペルシャ語で訓練されたエンコーダーモデルファミリーで、基礎版と大規模版の2つのバージョンがあり、様々な自然言語処理タスクに適しています。

これはApache-2.0ライセンスに基づくテキスト生成モデルで、具体的な機能と用途は追記予定です。

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。

RuRoBERTa-largeモデルをファインチューニングした言語受容性分類モデルで、ロシア語テキストの文法的正しさを判断

camembert-baseをファインチューニングしたフランス語キーワード抽出モデルで、フランス語テキストから重要な情報を識別するのに優れています

roberta-largeをベースにファインチューニングしたモデルで、特定タスク処理用、評価損失値は0.7825

このモデルはhfl/chinese-bert-wwm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、中国語テキスト処理タスクに適しています。

これはBERTアーキテクチャに基づくベースモデルで、SQuAD v2データセットで特別にトレーニングされており、質問応答タスクに適しています。

このモデルはDeBERTa v2 XLargeのファインチューニング版で、契約理解タスクに特化して最適化されており、CUADデータセットでトレーニングされています。

このモデルは、GLUE COLAデータセットでDeBERTa-v3-smallを微調整したバージョンで、言語学的な受容性判断タスクに使用されます。

DistilBERTをベースに微調整されたモデルで、文法の受容性分類タスクに使用され、評価セットで優れた性能を発揮します。

これはインドネシア語RoBERTaモデルをファインチューニングした品詞タグ付けモデルで、indonluデータセットで訓練され、インドネシア語テキストの品詞タグ付けタスクに使用されます。

KLUE - RoBERTa - largeはRoBERTaアーキテクチャに基づく韓国語事前学習言語モデルで、韓国の研究チームによって開発され、韓国語自然言語処理タスクに対して最適化されています。

このモデルはRoBERTaベース版のファインチューニングバージョンで、契約理解タスクに特化して最適化されており、CUADデータセットでトレーニングされています。

このモデルはbert-base-uncased-sparse-70-unstructuredをMNLI（GLUEベンチマークテスト）タスクで微調整したもので、他の下流タスクにより簡単にロードして訓練できるように分類器層を削除しています。