# 跨語言遷移學習

基於xlm-roberta-large架構的多語言文本分類模型，專為Comparative Agendas Project的次要主題編碼設計。

基於xlm-roberta-large架構的多語言文本分類模型，專為比較議程項目的次要主題編碼設計

基於xlm-roberta-large微調的多語言文本分類模型，用於比較議程項目的次要主題代碼分類

基於XLM-RoBERTa-large微調的多語言情感分類模型，支持16+種語言的情感分析

這是一個基於波斯語BERT模型微調的句子轉換器模型，專為增強檢索增強生成（RAG）系統設計，能夠高效檢索上下文相關信息。

IBM Granite 8B代碼指令模型是一個專注於代碼生成和解釋的AI模型，支持多種編程語言，在HumanEval等基準測試中表現優異。

基於microsoft/phi-2的韓語詞彙擴展版本，專門針對韓語網絡爬取數據集進行了微調，增強了對韓語的理解能力。

基於xlm-roberta-large的基準模型，在比較議程項目的主要主題代碼標註文本上微調而成，用於多語言政策主題分類。

這是一個輕量級丹麥語文本排序模型，基於英語MiniLM-L6模型適配而來，專門用於丹麥語信息檢索任務。

一個支持多種語言的模型，特別關注非洲、亞洲和歐洲的少數民族語言。

MathOctopus是基於LLaMA 2架構的多語言數學推理大語言模型，支持10種語言，專注於解決數學問題。

基於wav2vec 2.0架構的大規模語音識別模型，支持英語語音轉文本

REDFM是REBEL的多語言版本，用於多語言關係抽取任務，支持18種語言的關係三元組提取。

基於XLM-RoBERTa-large架構的哈薩克語命名實體識別模型，在KazNERD數據集上訓練，支持多種實體類型識別

基於谷歌mT5模型在未知數據集上微調的摘要生成模型，支持多語言文本摘要任務

這是一個基於NLI數據集訓練的泰盧固語BERT模型，用於句子相似度計算。

基於albert-small-kor-v1模型構建的SentenceBERT版本，用於將句子和段落映射到768維的密集向量空間，適用於聚類或語義搜索等任務。

基於XLM-RoBERTa架構的德語句子嵌入模型，可將文本映射到768維向量空間，適用於語義搜索和聚類任務

基於RoBERTa架構的多語言命名實體識別模型，支持20種語言的實體識別任務。

這是一個用於烏克蘭語自動語音識別(ASR)的流式Citrinet模型，擁有1.41億參數，在69小時的烏克蘭語音數據上訓練，測試WER低至3.52%。

基於xlm-roberta-base在xtreme數據集上微調的標記分類模型

基於xlm-roberta-large-ner-hrl模型在玩具數據集上微調的命名實體識別模型

基於XLM-RoBERTa-base模型在德語和法語數據集上微調的版本，主要用於序列標註任務。

基於XLM-RoBERTa-base模型在xtreme數據集上微調的德語標記分類模型

IndicNER是一個專門為識別11種印度語言句子中的命名實體而訓練的模型，基於bert-base-multilingual-uncased模型微調。

AfroXLMR-large是通過對XLM-R-large模型在17種非洲語言上進行掩碼語言建模適應性訓練而創建的多語言模型。

AfroXLMR-base是通過在17種非洲語言和3種高資源語言上對XLM-R-base進行掩碼語言建模適應而創建的多語言模型。

基於XLM-RoBERTa-base模型在德語和法語數據集上微調的跨語言模型，主要用於命名實體識別任務。

該模型是基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m在GOOGLE/XTREME_S - FLEURS.ALL數據集上微調得到的版本，用於多語言語音識別任務。

基於xlm-roberta-base在德語和法語數據集上微調的跨語言模型，主要用於命名實體識別任務。

基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m在GOOGLE/XTREME_S - MINDS14.ALL數據集上微調的多語言語音識別模型

mT5是谷歌推出的多語言文本到文本轉換模型，支持101種語言，基於mC4數據集預訓練。

AfriBERTa小型版是一個9700萬參數的多語言預訓練模型，支持11種非洲語言，適用於文本分類和命名實體識別等任務。

mBART-50是基於多語言去噪預訓練的多語言序列到序列模型，支持50種語言的翻譯任務

mT5是谷歌推出的多語言文本到文本轉換模型，支持101種語言，基於mC4數據集預訓練，適用於多種NLP任務。

IndicBART是一個專注於印度語言和英語的多語言序列到序列預訓練模型，支持11種印度語言，基於mBART架構構建。

基於XLM-RoBERTa的多語言詞性標註模型，支持古東斯拉夫語等多種語言的詞性標註任務。

該模型是在英語CoNLL格式的OntoNotes v5.0語義角色標註數據上對xlm-roberta-base進行微調的結果，專注於英語語義角色標註任務。

基於SZTAKI-HLT/hubert-base-cc預訓練模型，在NerKor+CARS-ONPP語料庫上微調的匈牙利語命名實體識別模型，支持30多種實體類型。

基於XLM-RoBERTa的多語言詞性標註模型，支持荷蘭語等多種語言的詞性標註任務。