# 文本理解

這是一個用於零樣本分類任務的transformers模型，可在無需大量標註數據的情況下對文本進行分類。

這是一個基於mT5模型微調的波斯語問題生成模型，能夠從波斯語文本中生成相關問題。

這是一個託管在Hugging Face Hub上的transformers模型，具體功能和用途需要進一步補充信息。

這是MoritzLaurer/roberta-base-zeroshot-v2.0-c模型的ONNX格式轉換版本，適用於零樣本分類任務。

NorBERT 3 xs 是一個針對挪威語優化的BERT模型，屬於新一代NorBERT語言模型系列中的最小版本，參數量為15M。

基於SpanBERT/spanbert-base-cased微調的問答模型，適用於閱讀理解任務

MiniRBT是基於知識蒸餾技術開發的中文小型預訓練模型，採用全詞掩碼技術優化訓練效率。

MiniRBT是一個基於知識蒸餾技術的中文小型預訓練模型，結合了全詞掩碼技術，適用於多種中文自然語言處理任務。

MiniRBT是基於知識蒸餾技術開發的中文小型預訓練模型，採用全詞掩碼技術優化訓練效率。

一箇中等規模的BERT語言模型，通過預測被遮蔽標記中字符的ASCII碼值之和作為預訓練目標進行預訓練。

基於cointegrated/rubert-tiny2微調的俄語問答模型，適用於SQuAD格式的問答任務

該模型是基於distilbert-base-uncased在SQuAD對抗數據集上微調的版本，適用於問答任務。

OPT是由Meta AI開發的開放預訓練Transformer語言模型，包含6.7B參數，旨在促進大規模語言模型研究。

基於蒸餾BERT基礎版在問答數據集上微調的模型，適用於問答任務

基於distilroberta-base微調的模型，具體用途和訓練數據未明確說明

基於中文RoBERTa-wwm-ext-base模型，在多個情感分析數據集上微調後的版本

基於Roberta架構訓練的阿姆哈拉語語言模型，適用於多種自然語言處理任務。

基於microsoft/deberta-v3-base微調的模型，在評估集上準確率為75.76%

基於distilroberta-base模型微調的版本，適用於文本相關任務

基於bert-base-uncased-wiki微調的模型，具體任務未明確說明

PERT是一個基於BERT的中文預訓練模型，專注於提升中文文本處理能力。

基於BERT基礎模型在文檔視覺問答(DocVQA)任務上微調的模型

這是一個使用中文語料微調的RoBERTa-Base問答模型，適用於抽取式問答任務。

DistilKoBERT是韓語BERT模型的輕量級版本，通過知識蒸餾技術壓縮原始模型，保留了大部分性能同時減少計算資源需求。

這是一個基於google/mt5-small微調的日語問題生成模型，專門用於從給定文本中生成相關問題。

這是一個基於880萬泰盧固語句子訓練的RoBERTa模型，專門針對泰盧固語的自然語言處理任務進行了優化。

基於MT5-small微調的日語問題生成與答案抽取模型，支持從給定文本中生成問題或抽取答案。

基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。

基於韓語預訓練的RoBERTa模型，適用於多種韓語自然語言處理任務。

面向中文的XLNet預訓練模型，旨在豐富中文自然語言處理資源，提供多元化的中文預訓練模型選擇。

這是一個基於MT5架構的中文問題生成模型，能夠從給定的中文文本中自動生成相關問題。

基於distilbert-base-uncased-squad2在conll2003數據集上微調的問答與命名實體識別模型

基於albert-base-v2模型在問答數據集上微調的版本，適用於問答任務

採用全詞掩碼策略的中文預訓練BERT模型，旨在加速中文自然語言處理研究。

基於T5-base微調的端到端問題生成模型，可根據給定上下文自動生成相關問題。

基於T5-small微調的英文問題生成與答案抽取模型，適用於從文本中生成問題或抽取答案。

基於bert-base-uncased模型微調的問答系統版本，適用於英文問答任務

基於GroNLP/bert-base-dutch-cased微調的荷蘭語BERT模型

RobBERTje是基於RobBERT的一系列蒸餾荷蘭語BERT模型，提供多種不同大小和訓練設置的模型選擇。

這是distilbert-base-multilingual-cased的小型版本，專門處理葡萄牙語，保持了原始模型的準確性。