# 北欧语言处理

基于Megatron-BERT-large-165k架构的瑞典语零样本分类模型，先后在QNLI和MNLI任务上进行微调

丹麦BERT是一个针对丹麦语优化的语言模型，在丹麦语ScandEval基准测试中表现优异。

这是一个基于芬兰语预训练的T5小规模模型，训练数据包含维基百科、芬兰新闻档案和社交媒体语料，适用于芬兰语文本处理任务。

基于RoBERTa-base架构训练的冰岛语掩码语言模型，使用fairseq框架训练

这是一个针对丹麦语文本进行情感极性分析（'积极'、'中性'、'消极'）的BERT模型。

NorBERT 3是挪威语预训练语言模型系列，基于大规模挪威语语料库训练，支持多种自然语言处理任务。

基于FinBERT训练的芬兰语句子BERT模型，用于句子相似度计算和特征提取

一个专注于冰岛语阅读理解问答的模型，支持冰岛语和英语的多语言问答任务。

NorBERT 是一个针对挪威语优化的 BERT 模型，由奥斯陆大学语言技术组开发。它是 NorLM 计划的一部分，旨在为挪威语提供高质量的语言模型。

基于MC4数据集训练的瑞典语RoBERTa模型，性能尚待评估。

这是一个针对芬兰语情感分析任务微调的FinBERT模型，使用FinnSentiment数据集进行训练和评估。

针对丹麦语情感分析微调的BERT模型，用于检测文本情感极性（积极/中性/消极）

FinEst BERT 是一个基于bert-base架构的三语种模型，专注于芬兰语、爱沙尼亚语和英语的处理，其表现优于多语言BERT模型，同时保留跨语言知识迁移的能力。

基于丹麦语BERT的文本情绪分类模型，可将丹麦语文本分类至8种情绪类别

这是一个基于丹麦语BERT模型微调的命名实体识别模型，专门用于识别丹麦语句子中的人物、组织、地点等实体。

该BERT模型用于检测丹麦语文本是否带有情感色彩，基于BotXO预训练的丹麦语BERT模型并通过社交媒体数据微调。

这是一个基于挪威语T5的模型，在挪威巨量语料库（NCC）上使用TPU v3-8进行训练。

用于检测丹麦文本情感极性（积极/中性/消极）的BERT模型

针对瑞典语恐惧情感分析优化的BERT模型，可识别文本中的恐惧/焦虑情绪强度

DeFormer是一个专门用于区分瑞典语句子中'de'、'dem'、'det'以及'唯一'和'尽头'的模型。