# 多指標評估

基於distilbert-base-uncased微調的文本分類模型，在特定任務上進行了訓練。

該模型使用改進的vnet架構進行2D圖像處理，專注於圖像到圖像的轉換任務，具有對抗性和美學優化特性。

一個用於句子相似度計算的預訓練模型，能夠將句子轉換為高維向量空間中的嵌入表示，並計算它們之間的語義相似度。

該模型是基於 `dbmdz/bert-base-turkish-cased` 微調而來，用於對土耳其語文本進行二元有毒性分類。

Giga Embeddings Instruct 是一個高性能的嵌入模型，專注於文本分類和檢索任務，在多個基準測試中表現出色。

基於transformers庫，在common_voice_11_0數據集上對openai/whisper-large-v3-turbo進行微調後的版本，專為阿拉伯語語音識別優化。

基於mHuBERT-147基礎模型訓練的烏克蘭語自動語音識別模型，支持烏克蘭語語音轉文本任務。

一個專注於ESG（環境、社會與治理）領域的文本分類模型，用於分析企業報告中的可持續發展相關內容。

基於InLegalBERT微調的法律案例分析模型，專注於法律文本處理任務

用於俄語生物醫學文本抽象摘要生成的序列到序列模型

該模型是在aslg_pc12數據集上對t5-small進行微調的版本，主要用於手語翻譯任務。

這是一個基於BERT的醫學文本摘要模型，支持英文文本處理，適用於醫學文獻和報告的自動摘要生成。

該模型是基於Helsinki-NLP/opus-mt-ko-en微調的韓英翻譯模型，使用Korean Parallel Corpora數據集進行訓練。

基於microsoft/codebert-base微調的惡意網址檢測模型，用於多分類任務

基於facebook/wav2vec2-base微調的語音情感識別模型，用於預測音頻樣本中說話者的情感。

基於microsoft/cvt-13-384-22k在圖像文件夾數據集上微調的圖像分類模型，在評估集上準確率達到83.46%

首箇中文生成式問答預訓練T5模型，基於悟道180G語料預訓練並在中文SQuAD和CMRC2018數據集上微調

基於AraT5-base模型在阿拉伯語摘要數據集xlsum上微調的抽象摘要模型

基於bert-base-german-cased微調的德語文本分類模型

基於allenai/longformer-base-4096微調的模型，適用於長文本處理任務

該模型是基於distilbert-base-uncased在特定數據集上微調的版本，主要用於命名實體識別（NER）任務。

基於Indo-roberta模型的印尼語自然語言推理分類器，使用IndoNLI數據集訓練

MatSciBERT是一個基於BERT架構的預訓練語言模型，專門針對材料科學領域的文本挖掘和信息提取任務進行優化。

基於facebook/wav2vec2-xls-r-1b在OPENSLR_SLR66-NA數據集上微調的泰盧固語語音識別模型，支持自動語音識別任務。

基於T5-base微調的聯合問題生成與答案抽取模型，支持英語文本處理