# XNLI微调

该模型是基于Alibaba-NLP/gte-multilingual-base在XNLI和ANLI数据集上微调的版本，支持多语言自然语言推理任务。

该模型是基于Alibaba-NLP/gte-multilingual-base在XNLI数据集上微调的版本，支持多语言自然语言推理任务。

基于土耳其语BERT模型微调的零样本分类模型，在XNLI土耳其语数据集上训练，适用于土耳其语文本分类任务。

基于deepset/gbert-large在facebook/xnli德语数据集上微调的零样本分类模型

基于intfloat/multilingual-e5-large-instruct在XNLI数据集上微调的多语言文本嵌入模型，支持15种语言的零样本分类任务

基于Camembert-base模型，在XNLI数据集的法语部分进行微调，支持法语零样本分类

基于 multilingual-e5-large 在 XNLI 数据集上微调的多语言文本分类模型，支持15种语言的零样本分类

m-ST5是基于mT5编码器构建的多语言句子嵌入模型，专为跨语言语义文本相似性和句子检索任务优化。

该模型是在XNLI数据集上对multilingual-e5-base进行微调的版本，支持多语言零样本分类任务。

基于XLM-Roberta-base模型，在阿拉伯语Twitter语料库上持续预训练，并在XNLI阿拉伯语数据集上微调，用于零样本文本分类。

基于XLM-Roberta-base模型，在多种语言的Twitter大型语料库上进行了持续预训练，并在中文XNLI数据集上进行了微调，专注于中文语言的零样本文本分类。

基于XLM-Roberta-base模型，在多种语言的Twitter大型语料库上预训练，并在西班牙语XNLI数据集上微调，适用于零样本文本分类任务。

基于XLM-Roberta-base模型，在多语言推特语料库上持续预训练，并在法语XNLI数据集上微调，用于零样本文本分类

基于FlauBERT的法语句子相似度模型，通过XNLI和STS任务微调，可将文本映射为768维向量

基于xlm-roberta-large预训练模型，在15种语言的NLI数据上微调，专为零样本文本分类设计

基于表征的俄语句子编码器，通过平均池化词元嵌入向量获得句子表征

基于GBERT Large的德语零样本分类模型，在XNLI德语数据集上微调，适用于德语文本分类任务。

基于多语言BERT的101种语言句子表征模型，通过均值池化词嵌入方法生成句子表征

基于西班牙语BERT基础模型在XNLI西班牙语数据集上微调的零样本分类模型

基于SELECTRA模型微调的西班牙语零样本分类器，参数量41M，在XNLI数据集上准确率0.807

基于SELECTRA的零样本分类器，在XNLI数据集西班牙语部分上微调，适用于零样本分类任务。