# 北歐語言處理

基於Megatron-BERT-large-165k架構的瑞典語零樣本分類模型，先後在QNLI和MNLI任務上進行微調

丹麥BERT是一個針對丹麥語優化的語言模型，在丹麥語ScandEval基準測試中表現優異。

這是一個基於芬蘭語預訓練的T5小規模模型，訓練數據包含維基百科、芬蘭新聞檔案和社交媒體語料，適用於芬蘭語文本處理任務。

基於RoBERTa-base架構訓練的冰島語掩碼語言模型，使用fairseq框架訓練

這是一個針對丹麥語文本進行情感極性分析（'積極'、'中性'、'消極'）的BERT模型。

基於FinBERT訓練的芬蘭語句子BERT模型，用於句子相似度計算和特徵提取

基於MC4數據集訓練的瑞典語RoBERTa模型，性能尚待評估。

這是一個針對芬蘭語情感分析任務微調的FinBERT模型，使用FinnSentiment數據集進行訓練和評估。

NorBERT 3是挪威語預訓練語言模型系列，基於大規模挪威語語料庫訓練，支持多種自然語言處理任務。

針對丹麥語情感分析微調的BERT模型，用於檢測文本情感極性（積極/中性/消極）

NorBERT 是一個針對挪威語優化的 BERT 模型，由奧斯陸大學語言技術組開發。它是 NorLM 計劃的一部分，旨在為挪威語提供高質量的語言模型。

一個專注於冰島語閱讀理解問答的模型，支持冰島語和英語的多語言問答任務。

這是一個基於丹麥語BERT模型微調的命名實體識別模型，專門用於識別丹麥語句子中的人物、組織、地點等實體。

DeFormer是一個專門用於區分瑞典語句子中'de'、'dem'、'det'以及'唯一'和'盡頭'的模型。

這是一個基於挪威語T5的模型，在挪威巨量語料庫（NCC）上使用TPU v3-8進行訓練。

基於丹麥語BERT的文本情緒分類模型，可將丹麥語文本分類至8種情緒類別

針對瑞典語恐懼情感分析優化的BERT模型，可識別文本中的恐懼/焦慮情緒強度

FinEst BERT 是一個基於bert-base架構的三語種模型，專注於芬蘭語、愛沙尼亞語和英語的處理，其表現優於多語言BERT模型，同時保留跨語言知識遷移的能力。

該BERT模型用於檢測丹麥語文本是否帶有情感色彩，基於BotXO預訓練的丹麥語BERT模型並通過社交媒體數據微調。

用於檢測丹麥文本情感極性（積極/中性/消極）的BERT模型