# XNLI微調

該模型是基於Alibaba-NLP/gte-multilingual-base在XNLI和ANLI數據集上微調的版本，支持多語言自然語言推理任務。

該模型是基於Alibaba-NLP/gte-multilingual-base在XNLI數據集上微調的版本，支持多語言自然語言推理任務。

基於土耳其語BERT模型微調的零樣本分類模型，在XNLI土耳其語數據集上訓練，適用於土耳其語文本分類任務。

基於deepset/gbert-large在facebook/xnli德語數據集上微調的零樣本分類模型

基於intfloat/multilingual-e5-large-instruct在XNLI數據集上微調的多語言文本嵌入模型，支持15種語言的零樣本分類任務

基於Camembert-base模型，在XNLI數據集的法語部分進行微調，支持法語零樣本分類

基於 multilingual-e5-large 在 XNLI 數據集上微調的多語言文本分類模型，支持15種語言的零樣本分類

m-ST5是基於mT5編碼器構建的多語言句子嵌入模型，專為跨語言語義文本相似性和句子檢索任務優化。

該模型是在XNLI數據集上對multilingual-e5-base進行微調的版本，支持多語言零樣本分類任務。

基於XLM-Roberta-base模型，在阿拉伯語Twitter語料庫上持續預訓練，並在XNLI阿拉伯語數據集上微調，用於零樣本文本分類。

基於XLM-Roberta-base模型，在多種語言的Twitter大型語料庫上進行了持續預訓練，並在中文XNLI數據集上進行了微調，專注於中文語言的零樣本文本分類。

基於XLM-Roberta-base模型，在多種語言的Twitter大型語料庫上預訓練，並在西班牙語XNLI數據集上微調，適用於零樣本文本分類任務。

基於XLM-Roberta-base模型，在多語言推特語料庫上持續預訓練，並在法語XNLI數據集上微調，用於零樣本文本分類

基於xlm-roberta-large預訓練模型，在15種語言的NLI數據上微調，專為零樣本文本分類設計

基於FlauBERT的法語句子相似度模型，通過XNLI和STS任務微調，可將文本映射為768維向量

基於GBERT Large的德語零樣本分類模型，在XNLI德語數據集上微調，適用於德語文本分類任務。

基於SELECTRA模型微調的西班牙語零樣本分類器，參數量41M，在XNLI數據集上準確率0.807

基於西班牙語BERT基礎模型在XNLI西班牙語數據集上微調的零樣本分類模型

基於表徵的俄語句子編碼器，通過平均池化詞元嵌入向量獲得句子表徵

基於多語言BERT的101種語言句子表徵模型，通過均值池化詞嵌入方法生成句子表徵

基於SELECTRA的零樣本分類器，在XNLI數據集西班牙語部分上微調，適用於零樣本分類任務。