基于xlm-roberta-large架构的多语言文本分类模型，专为Comparative Agendas Project的次要主题编码设计。

基于xlm-roberta-large架构的多语言文本分类模型，专为比较议程项目的次要主题编码设计

基于xlm-roberta-large微调的多语言文本分类模型，用于比较议程项目的次要主题代码分类

基于XLM-RoBERTa-large微调的多语言情感分类模型，支持16+种语言的情感分析

这是一个基于波斯语BERT模型微调的句子转换器模型，专为增强检索增强生成（RAG）系统设计，能够高效检索上下文相关信息。

IBM Granite 8B代码指令模型是一个专注于代码生成和解释的AI模型，支持多种编程语言，在HumanEval等基准测试中表现优异。

基于microsoft/phi-2的韩语词汇扩展版本，专门针对韩语网络爬取数据集进行了微调，增强了对韩语的理解能力。

基于xlm-roberta-large的基准模型，在比较议程项目的主要主题代码标注文本上微调而成，用于多语言政策主题分类。

这是一个轻量级丹麦语文本排序模型，基于英语MiniLM-L6模型适配而来，专门用于丹麦语信息检索任务。

一个支持多种语言的模型，特别关注非洲、亚洲和欧洲的少数民族语言。

MathOctopus是基于LLaMA 2架构的多语言数学推理大语言模型，支持10种语言，专注于解决数学问题。

基于wav2vec 2.0架构的大规模语音识别模型，支持英语语音转文本

REDFM是REBEL的多语言版本，用于多语言关系抽取任务，支持18种语言的关系三元组提取。

基于XLM-RoBERTa-large架构的哈萨克语命名实体识别模型，在KazNERD数据集上训练，支持多种实体类型识别

基于谷歌mT5模型在未知数据集上微调的摘要生成模型，支持多语言文本摘要任务

这是一个基于NLI数据集训练的泰卢固语BERT模型，用于句子相似度计算。

基于albert-small-kor-v1模型构建的SentenceBERT版本，用于将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。

基于XLM-RoBERTa架构的德语句子嵌入模型，可将文本映射到768维向量空间，适用于语义搜索和聚类任务

基于RoBERTa架构的多语言命名实体识别模型，支持20种语言的实体识别任务。

这是一个用于乌克兰语自动语音识别(ASR)的流式Citrinet模型，拥有1.41亿参数，在69小时的乌克兰语音数据上训练，测试WER低至3.52%。

基于xlm-roberta-base在xtreme数据集上微调的标记分类模型

基于xlm-roberta-large-ner-hrl模型在玩具数据集上微调的命名实体识别模型

基于XLM-RoBERTa-base模型在德语和法语数据集上微调的版本，主要用于序列标注任务。

基于XLM-RoBERTa-base模型在xtreme数据集上微调的德语标记分类模型

这是一个基于Apache-2.0许可证的开源模型，具体功能未指定

IndicNER是一个专门为识别11种印度语言句子中的命名实体而训练的模型，基于bert-base-multilingual-uncased模型微调。

AfroXLMR-large是通过对XLM-R-large模型在17种非洲语言上进行掩码语言建模适应性训练而创建的多语言模型。

AfroXLMR-base是通过在17种非洲语言和3种高资源语言上对XLM-R-base进行掩码语言建模适应而创建的多语言模型。

基于XLM-RoBERTa-base模型在德语和法语数据集上微调的跨语言模型，主要用于命名实体识别任务。

该模型是基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m在GOOGLE/XTREME_S - FLEURS.ALL数据集上微调得到的版本，用于多语言语音识别任务。

基于xlm-roberta-base在德语和法语数据集上微调的跨语言模型，主要用于命名实体识别任务。

基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m在GOOGLE/XTREME_S - MINDS14.ALL数据集上微调的多语言语音识别模型

该模型是基于XLMR-ENIS在conll2003数据集上微调的命名实体识别模型，支持英语和冰岛语。

这是一个基于xlm-roberta-base-finetuned-wolof预训练模型，在马萨卡纳NER数据集斯瓦希里语部分进行微调的命名实体识别模型。

AfriBERTa large是一个预训练的多语言模型，包含约1.26亿参数，支持11种非洲语言，适用于文本分类和命名实体识别等任务。

基于XL-Sum数据集45种语言微调的mT5模型，用于多语言摘要生成任务

mT5是谷歌推出的多语言文本到文本转换模型，支持101种语言，基于mC4数据集预训练，适用于多种NLP任务。

mBART-50是基于多语言去噪预训练的多语言序列到序列模型，支持50种语言的翻译任务

基于XLM-RoBERTa的多语言词性标注模型，专门针对拉丁语优化，支持多种语言的词性标注任务。

基于XLM-RoBERTa的多语言词性标注模型，支持荷兰语等多种语言的词性标注任务。