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|[RoBERTaを感情分析のためにファインチューニング](https://github.com/DhavalTaunk08/NLP_scripts/blob/master/sentiment_analysis_using_roberta.ipynb) |RoBERTaモデルを感情分析のためにファインチューニングする方法|[Dhaval Taunk](https://github.com/DhavalTaunk08) |[![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/DhavalTaunk08/NLP_scripts/blob/master/sentiment_analysis_using_roberta.ipynb)|
|[質問生成モデルの評価](https://github.com/flexudy-pipe/qugeev) | seq2seqトランスフォーマーモデルによって生成された質問の回答の正確さを評価する方法 | [Pascal Zoleko](https://github.com/zolekode) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/1bpsSqCQU-iw_5nNoRm_crPq6FRuJthq_?usp=sharing)|
|[DistilBERTとTensorflowを使用してテキストを分類](https://github.com/peterbayerle/huggingface_notebook/blob/main/distilbert_tf.ipynb) | TensorFlowでテキスト分類のためにDistilBERTをファインチューニングする方法 | [Peter Bayerle](https://github.com/peterbayerle) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/peterbayerle/huggingface_notebook/blob/main/distilbert_tf.ipynb)|
|[CNN/Dailymailでのエンコーダーデコーダー要約にBERTを活用](https://github.com/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/BERT2BERT_for_CNN_Dailymail.ipynb) | *bert-base-uncased* チェックポイントを使用してCNN/Dailymailの要約のために *EncoderDecoderModel* をウォームスタートする方法 | [Patrick von Platen](https://github.com/patrickvonplaten) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/BERT2BERT_for_CNN_Dailymail.ipynb)|
|[BBC XSumでのエンコーダーデコーダー要約にRoBERTaを活用](https://github.com/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/RoBERTaShared_for_BBC_XSum.ipynb) | *roberta-base* チェックポイントを使用してBBC/XSumの要約のための共有 *EncoderDecoderModel* をウォームスタートする方法 | [Patrick von Platen](https://github.com/patrickvonplaten) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/RoBERTaShared_for_BBC_XSum.ipynb)|
|[CNN/Dailymailでのエンコーダーデコーダー要約にBERTを活用](https://github.com/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/BERT2BERT_for_CNN_Dailymail.ipynb) | *google-bert/bert-base-uncased* チェックポイントを使用してCNN/Dailymailの要約のために *EncoderDecoderModel* をウォームスタートする方法 | [Patrick von Platen](https://github.com/patrickvonplaten) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/BERT2BERT_for_CNN_Dailymail.ipynb)|
|[BBC XSumでのエンコーダーデコーダー要約にRoBERTaを活用](https://github.com/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/RoBERTaShared_for_BBC_XSum.ipynb) | *FacebookAI/roberta-base* チェックポイントを使用してBBC/XSumの要約のための共有 *EncoderDecoderModel* をウォームスタートする方法 | [Patrick von Platen](https://github.com/patrickvonplaten) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/RoBERTaShared_for_BBC_XSum.ipynb)|
|[TAPASをシーケンシャル質問応答（SQA）でファインチューニング](https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/TAPAS/Fine_tuning_TapasForQuestionAnswering_on_SQA.ipynb) | シーケンシャル質問応答（SQA）データセットで *tapas-base* チェックポイントを使用して *TapasForQuestionAnswering* をファインチューニングする方法 | [Niels Rogge](https://github.com/nielsrogge) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/TAPAS/Fine_tuning_TapasForQuestionAnswering_on_SQA.ipynb)|
|[TabFactでTAPASを評価](https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/TAPAS/Evaluating_TAPAS_on_the_Tabfact_test_set.ipynb) | *tapas-base-finetuned-tabfact* チェックポイントを使用してファインチューニングされた *TapasForSequenceClassification* を評価する方法、🤗 datasets と 🤗 transformers ライブラリを組み合わせて使用 | [Niels Rogge](https://github.com/nielsrogge) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/TAPAS/Evaluating_TAPAS_on_the_Tabfact_test_set.ipynb)|
|[翻訳のためのmBARTをファインチューニング](https://colab.research.google.com/github/vasudevgupta7/huggingface-tutorials/blob/main/translation_training.ipynb) | Seq2SeqTrainerを使用してHindiからEnglishへの翻訳のためにmBARTをファインチューニングする方法 | [Vasudev Gupta](https://github.com/vasudevgupta7) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/vasudevgupta7/huggingface-tutorials/blob/main/translation_training.ipynb)|