# 多语言处理

由日本国立情报学研究所开发的大语言模型，基于LLM-jp-3构建，通过指令预训练技术显著提升了遵循指令的能力。

Kok-Base 是一个多语言模型，支持英语、阿拉伯语和捷克语，适用于多种自然语言处理任务。

这是一个基础模型卡模板，用于展示新模型的基本信息结构。

基于verloop/Hinglish-Bert微调的Hinglish（印地语-英语混合）语言模型

用于从泰语文本中提取结构化参数的NLP模型

该模型基于LGPL-3.0许可证发布，支持波兰语。

Stanza是一套精准高效的多国语言文本分析工具集，提供从原始文本到句法分析和实体识别的自然语言处理模型。

Stanza 是一个用于多国语言精准高效分析的语料工具集，提供从原始文本到句法分析和实体识别的自然语言处理模型。

这是一个预训练模型，专门用于对印地语-英语语码混合数据进行语言识别。

基于ParsBERT的多项选择题回答模型，专门针对波斯语设计，可处理四选一问题

Stanza是一个高效的多国语言语言学分析工具集，提供从原始文本到句法分析和实体识别的自然语言处理功能。

基于bert-base-multilingual-cased定制的精简版本，支持英语和俄语，保持原始模型的表征输出和准确度。

这是bert-base-multilingual-cased的定制化精简版本，专门支持英语和乌克兰语处理，保持原始模型的表征输出和准确度。

这是distilbert-base-multilingual-cased的轻量版本，专门针对英语和意大利语优化，保留了原始模型的准确率。

这是distilbert-base-multilingual-cased的轻量版本，支持英语、西班牙语和中文三种语言处理，保持与原模型相同的表示准确性。

这是distilbert-base-multilingual-cased的精简版本，专门针对英语和俄语进行了优化，保持了原始模型的准确率。

这是distilbert-base-multilingual-cased的精简版本，专门支持英语和阿拉伯语处理，保持原始模型的准确率。