# 文本理解

这是一个用于零样本分类任务的transformers模型，可在无需大量标注数据的情况下对文本进行分类。

这是一个基于mT5模型微调的波斯语问题生成模型，能够从波斯语文本中生成相关问题。

这是一个托管在Hugging Face Hub上的transformers模型，具体功能和用途需要进一步补充信息。

这是MoritzLaurer/roberta-base-zeroshot-v2.0-c模型的ONNX格式转换版本，适用于零样本分类任务。

NorBERT 3 xs 是一个针对挪威语优化的BERT模型，属于新一代NorBERT语言模型系列中的最小版本，参数量为15M。

基于SpanBERT/spanbert-base-cased微调的问答模型，适用于阅读理解任务

MiniRBT是基于知识蒸馏技术开发的中文小型预训练模型，采用全词掩码技术优化训练效率。

MiniRBT是基于知识蒸馏技术开发的中文小型预训练模型，采用全词掩码技术优化训练效率。

MiniRBT是一个基于知识蒸馏技术的中文小型预训练模型，结合了全词掩码技术，适用于多种中文自然语言处理任务。

一个中等规模的BERT语言模型，通过预测被遮蔽标记中字符的ASCII码值之和作为预训练目标进行预训练。

基于cointegrated/rubert-tiny2微调的俄语问答模型，适用于SQuAD格式的问答任务

该模型是基于distilbert-base-uncased在SQuAD对抗数据集上微调的版本，适用于问答任务。

OPT是由Meta AI开发的开放预训练Transformer语言模型，包含6.7B参数，旨在促进大规模语言模型研究。

基于蒸馏BERT基础版在问答数据集上微调的模型，适用于问答任务

基于distilroberta-base微调的模型，具体用途和训练数据未明确说明

基于中文RoBERTa-wwm-ext-base模型，在多个情感分析数据集上微调后的版本

基于Roberta架构训练的阿姆哈拉语语言模型，适用于多种自然语言处理任务。

基于microsoft/deberta-v3-base微调的模型，在评估集上准确率为75.76%

基于distilroberta-base模型微调的版本，适用于文本相关任务

基于bert-base-uncased-wiki微调的模型，具体任务未明确说明

面向中文的XLNet预训练模型，旨在丰富中文自然语言处理资源，提供多元化的中文预训练模型选择。

这是一个基于880万泰卢固语句子训练的RoBERTa模型，专门针对泰卢固语的自然语言处理任务进行了优化。

基于MT5-small微调的日语问题生成与答案抽取模型，支持从给定文本中生成问题或抽取答案。

基于albert-base-v2模型在问答数据集上微调的版本，适用于问答任务

基于韩语预训练的RoBERTa模型，适用于多种韩语自然语言处理任务。

基于T5-base微调的端到端问题生成模型，可根据给定上下文自动生成相关问题。

基于bert-base-uncased模型微调的问答系统版本，适用于英文问答任务

基于T5-small微调的英文问题生成与答案抽取模型，适用于从文本中生成问题或抽取答案。

这是一个基于MT5架构的中文问题生成模型，能够从给定的中文文本中自动生成相关问题。

基于distilbert-base-uncased-squad2在conll2003数据集上微调的问答与命名实体识别模型

这是一个基于google/mt5-small微调的日语问题生成模型，专门用于从给定文本中生成相关问题。

基于BERT基础模型在文档视觉问答(DocVQA)任务上微调的模型

采用全词掩码策略的中文预训练BERT模型，旨在加速中文自然语言处理研究。

基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。

DistilKoBERT是韩语BERT模型的轻量级版本，通过知识蒸馏技术压缩原始模型，保留了大部分性能同时减少计算资源需求。

这是一个使用中文语料微调的RoBERTa-Base问答模型，适用于抽取式问答任务。

PERT是一个基于BERT的中文预训练模型，专注于提升中文文本处理能力。

RobBERTje是基于RobBERT的蒸馏荷兰语模型集合中的乱序版本，参数量74M，使用打乱的OSCAR语料训练

DistilBERT是BERT基础模型的蒸馏版本，在保持相近性能的同时更轻量高效，适用于序列分类、标记分类等自然语言处理任务。

RobBERTje是基于RobBERT的一系列蒸馏荷兰语BERT模型，提供多种不同大小和训练设置的模型选择。