mcp-google-sheets

{ "Run inference on 100,000+ open ML models for NLP, vision, and audio tasks": "NLP、ビジョン、およびオーディオタスクの100,000以上のオープンMLモデルで推論を実行する", "Your Hugging Face API token (get it from https://huggingface.co/settings/tokens)": "Hugging Face API トークン (https://huggingface.co/settings/tokensから入手)", "Document Question Answering": "質問への回答をドキュメント", "Language Translation": "言語翻訳", "Text Classification": "テキスト分類", "Text Summarization": "テキストの概要", "Chat Completion": "チャット完了", "Create Image": "画像を作成", "Object Detection": "オブジェクトの検出", "Image Classification": "画像の分類", "Answer questions from document images using Hugging Face models": "Hugging Faceモデルを使用してドキュメント画像から質問に答えます", "Translate text between languages using specialized Hugging Face translation models": "特殊なHugging Face 翻訳モデルを使用して、言語間のテキストを翻訳します", "Classify text into categories using Hugging Face models - includes zero-shot classification for custom categories": "Hugging Faceモデルを使用してテキストをカテゴリに分類 - カスタムカテゴリのゼロショット分類を含む", "Generate abstractive summaries of long text using Hugging Face models - optimized for business content": "Hugging Face モデルを使用して長いテキストの抽象的なサマリーを生成します - ビジネスコンテンツに最適化されています", "Generate assistant replies using chat-style LLMs - perfect for FAQ bots, support agents, and content generation": "チャットスタイルLLMを使用してアシスタント応答を生成する - FAQボット、サポートエージェント、およびコンテンツ生成に最適です", "Generate stunning images from text prompts using state-of-the-art diffusion models - perfect for marketing, product design, and creative content": "最先端の拡散モデルを使用してテキストプロンプトから素晴らしい画像を生成します - マーケティング、製品設計、および創造的なコンテンツに最適です。", "Detect and locate objects in images with precise bounding boxes - perfect for inventory management, content moderation, and automated tagging": "正確なバウンディングボックスを使用して画像内のオブジェクトを検出して見つけます - 在庫管理、コンテンツ管理、自動タグ付けに最適です", "Classify images with pre-trained models or custom categories - perfect for content moderation, automated tagging, and smart asset management": "事前トレーニングされたモデルまたはカスタムカテゴリで画像を分類 - コンテンツのモデレーション、自動タグ付け、スマートアセット管理に最適です", "Model": "モデル", "Document Image": "ドキュメント画像", "Question": "質問", "Number of Answers": "回答数", "Max Answer Length": "回答の最大長さ", "Handle Impossible Answers": "不可能な回答を処理する", "OCR Language": "OCR 言語", "Use Cache": "キャッシュを使用", "Wait for Model": "モデルを待機する", "Translation Model": "翻訳モデル", "Or Enter Custom Model ID": "または、カスタムモデル ID を入力してください", "Text to Translate": "翻訳するテキスト", "Source Language (Optional)": "ソース言語（オプション）", "Target Language (Optional)": "翻訳先の言語 (オプション)", "Clean Up Extra Spaces": "余分なスペースを整理する", "Max Translation Length": "最大翻訳長さ", "Classification Type": "分類タイプ", "Zero-Shot Model": "ゼロショットモデル", "Custom Categories": "カスタムカテゴリ", "Pre-trained Model": "事前訓練されたモデル", "Search Models": "モデルを検索", "Text to Classify": "分類するテキスト", "Number of Results": "結果の数", "Output Function": "出力関数", "Content Type": "コンテンツタイプ", "Summarization Model": "概要モデル", "Text to Summarize": "要約するテキスト", "Summary Length": "概要の長さ", "Custom Min Length": "カスタム最小長さ", "Custom Max Length": "カスタム最大長さ", "Truncation Strategy": "切り捨て戦略", "Use Case": "ケースを使用", "Chat Model": "チャットモデル", "Conversation Mode": "会話モード", "User Message": "ユーザーメッセージ", "System Prompt (Optional)": "システムプロンプト（オプション）", "Conversation History": "会話履歴", "Response Template": "応答テンプレート", "Response Length": "応答長さ", "Custom Max Tokens": "カスタム最大トークン", "Creativity Level": "クリエイティブレベル", "Response Variety": "さまざまな応答", "Stop Sequences (Optional)": "シーケンスを停止（オプション）", "Repetition Penalty": "繰り返しペナルティ", "Topic Diversity": "トピックの多様性について", "Image Generation Model": "画像生成モデル", "Text Prompt": "テキストのプロンプト表示", "Aspect Ratio": "アスペクト比", "Custom Width": "カスタム幅", "Custom Height": "カスタム高さ", "Negative Prompt": "否定的なプロンプト表示", "Quality vs Speed": "速度と品質", "Custom Inference Steps": "カスタム推論ステップ", "Guidance Scale": "ガイダンスのスケール", "Seed (Optional)": "シード（オプション）", "Scheduler": "スケジューラ", "Detection Model": "検出モデル", "Image to Analyze": "分析する画像", "Confidence Threshold": "信頼度のしきい値", "Max Detections": "最大検出", "Detection Filter": "検出フィルタ", "Output Format": "出力形式", "Classification Mode": "分類モード", "Classification Model": "分類モデル", "Image Source": "画像のソース", "Image File": "画像ファイル", "Image URL": "画像URL", "Classification Template": "分類テンプレート", "Hugging Face document question answering model": "顔文書の質問回答モデルをハグする", "Image of the document to analyze (invoice, contract, etc.)": "分析するドキュメントの画像 (請求書、契約書など)", "Question to ask about the document (e.g., 'What is the invoice total?')": "ドキュメントについて質問する必要があります（例：「請求書合計」とは何ですか？）", "Number of top answers to return": "返却するトップ回答の数", "Maximum length of predicted answers": "予測された回答の最大長さ", "Whether to accept 'impossible' as an answer when no answer is found": "答えが見つからない場合に「不可能」を回答として受け入れるかどうか", "Language to use for OCR text extraction": "OCRテキスト抽出に使用する言語", "Use cached results if available": "利用可能な場合はキャッシュされた結果を使用", "Wait for model to load if not ready": "準備ができていない場合、モデルがロードされるのを待つ", "Select a translation model or search from 7000+ available models": "7000以上の利用可能なモデルから翻訳モデルまたは検索を選択してください", "Alternative: Enter any Hugging Face translation model ID directly (e.g., Helsinki-NLP/opus-mt-ja-en)": "代替: 任意のHugging Face 翻訳モデル ID を直接入力してください(例 ヘルシンキ-NLP/opus-mt-ja-en)", "The text content you want to translate": "翻訳したいテキストコンテンツ", "Source language code (e.g., \"en\", \"es\", \"fr\"). Only needed for multilingual models that support multiple language pairs.": "ソース言語コード（例：\"en\", \"es\", \"fr\"）。複数の言語ペアをサポートする多言語モデルにのみ必要です。", "Target language code (e.g., \"fr\", \"de\", \"zh\"). Only needed for multilingual models that support multiple language pairs.": "翻訳先の言語コード (例: \"fr\", \"de\", \"zh\") 。複数の言語ペアをサポートする多言語モデルにのみ必要です。", "Remove potential extra spaces in the translation output": "翻訳の出力に余分なスペースを削除する", "Maximum length of the translated text (leave empty for default)": "翻訳されたテキストの最大長さ（デフォルトは空白のまま）", "Use cached results if available for faster responses": "レスポンスの高速化が可能な場合はキャッシュされた結果を使用します", "Wait for model to load if not immediately available": "モデルがすぐに利用できない場合はロードされるのを待つ", "Choose your classification approach": "分類方法を選択してください", "Model for classifying into your custom categories": "カスタムカテゴリに分類するモデル", "Enter categories separated by commas (e.g., \"customer support, sales inquiry, spam, billing question\")": "コンマで区切られたカテゴリを入力してください（例：「カスタマーサポート」、「販売問い合わせ」、「スパム」、「請求書」など）", "Select a specialized pre-trained classification model": "専門的な訓練済み分類モデルを選択", "Search from all available text classification models": "利用可能なすべてのテキスト分類モデルから検索", "The text content you want to classify": "分類したいテキストコンテンツ", "Number of top predictions to return": "戻るトップ予測の数", "How to calculate confidence scores": "信頼度のスコアを計算する方法", "Use cached results for faster responses": "レスポンスを高速化するにはキャッシュされた結果を使用します", "What type of content are you summarizing?": "どのタイプのコンテンツをまとめていますか？", "Select the best model for your content type": "コンテンツタイプに最適なモデルを選択してください", "The long text content you want to summarize (most models work best with 512-1024 tokens)": "要約したい長いテキストコンテンツ（ほとんどのモデルは512-1024トークンで最適です）", "How long should the summary be?": "要約はどのくらいの時間がかかりますか?", "Minimum number of tokens for the summary": "概要の最小トークン数", "Maximum number of tokens for the summary": "要約の最大トークン数", "Remove extra spaces and clean up formatting": "余分なスペースを削除し、フォーマットをクリーンアップする", "How to handle text that exceeds model limits": "モデルの制限を超えるテキストを扱う方法", "What type of chat assistant are you building?": "チャットアシスタントはどのようなタイプですか？", "Select the best model for your use case": "ユースケースに最適なモデルを選択してください", "How do you want to build the conversation?": "どのように会話を構築したいですか？", "The user message or question to respond to": "返信するユーザーメッセージまたは質問", "Instructions for how the assistant should behave": "アシスタントがどのように動作するかの説明", "Previous messages in the conversation (for multi-turn chat)": "会話内の前のメッセージ（マルチターンチャット用）", "Pre-built templates for common business scenarios": "一般的なビジネスシナリオ用のビルド済みテンプレート", "How long should the response be?": "反応はどのくらいかかりますか?", "Maximum number of tokens to generate": "生成するトークンの最大数", "How creative should responses be? (0.1 = focused, 1.0 = creative)": "どのようにクリエイティブに反応すべきか? (0.1 = フォーカス、1.0 = クリエイティブ)", "Controls response diversity (0.1 = focused, 1.0 = varied)": "応答の多様性を制御します (0.1 = フォーカス, 1.0 = 変化)", "Text sequences that will stop generation": "生成を停止するテキストシーケンス", "Reduce repetitive responses (-2.0 to 2.0)": "繰り返し応答を減らす (-2.0 から 2.0)", "Encourage diverse topics (-2.0 to 2.0)": "多様なトピックを奨励（-2.0から2.0）", "Use cached responses for identical requests": "同じリクエストにキャッシュされたレスポンスを使用する", "What type of image generation do you need?": "どのようなタイプの画像生成が必要ですか?", "Describe the image you want to generate. Be specific about style, colors, composition, and details.": "生成したい画像を記述してください。スタイル、色、組成、詳細について具体的に述べてください。", "Choose the dimensions for your image": "画像のサイズを選択してください", "Width in pixels (64-1024)": "幅 (ピクセル) (64-1024)", "Height in pixels (64-1024)": "高さ（64-1024）", "Describe what you DON'T want in the image (blur, low quality, distorted, etc.)": "画像に何が欲しいのか(ぼかし、低品質、歪んだなど)を記述してください。", "Balance between image quality and generation time": "画質と生成時間のバランス", "Number of denoising steps (1-100)": "ノイズ除去ステップの数 (1-100)", "How closely to follow the prompt (1-20). Higher values = more prompt adherence but may reduce creativity.": "どの程度プロンプトに従うべきか (1-20) 値が高いほど、より迅速に順守できますが、創造性が低下する可能性があります。", "Set a seed for reproducible results. Leave empty for random generation.": "再現可能な結果を得るにはシードを設定してください。ランダム生成の場合は空のままにしてください。", "Advanced: Choose the noise scheduler algorithm": "高度:ノイズスケジューラアルゴリズムを選択してください", "What type of object detection do you need?": "どのような種類の物体検出が必要ですか?", "Select the best model for your detection task": "検出タスクに最適なモデルを選択します", "Upload an image for object detection. Supports JPG, PNG, WebP formats.": "オブジェクト検出用の画像をアップロードします。JPG、PNG、WebP形式に対応しています。", "Minimum confidence score for detections (0.1-0.9). Higher values = fewer but more accurate detections.": "検出の最小信頼スコア(0.1-0.9)。値が大きいほど、検出は少なくなりますが、正確になります。", "Maximum number of objects to detect (1-100)": "検出するオブジェクトの最大数 (1-100)", "How to handle detection results": "検出結果の処理方法", "How to structure the detection results": "検出結果を構成する方法", "How do you want to classify your images?": "画像をどのように分類しますか？", "What type of image classification do you need?": "どのような画像分類が必要ですか?", "How do you want to provide the image?": "どのように画像を提供したいですか?", "Upload an image file for classification (JPG, PNG, WebP)": "分類用の画像ファイルをアップロード (JPG、PNG、WebP)", "URL of the image to classify": "分類する画像の URL", "Enter the categories you want to classify the image into (e.g., \"dog\", \"cat\", \"bird\")": "画像を分類するカテゴリを入力します(例: \"dog\", \"cat\", \"bird\")", "Template for classification (advanced). Default: \"This image shows {}\"": "分類テンプレート（上級）。デフォルト：「この画像は{}を示しています」", "Maximum number of classification results to return (1-20)": "返却する分類結果の最大数(1-20)", "Minimum confidence score for results (0.0-1.0)": "結果の最小信頼度スコア (0.0-1.0)", "How to structure the classification results": "分類結果を構造化する方法", "impira/layoutlm-document-qa (Recommended)": "impira / layouttlm-document-qa (推奨)", "microsoft/layoutlmv3-base": "microsoft/layout/layoutlayoutlv3-base", "nielsr/layoutlmv2-finetuned-docvqa": "nielsr/layouttlmv2-finetuned-docvqa", "English": "日本語", "Spanish": "スペイン語", "French": "フランス語", "German": "ドイツ語", "Italian": "イタリア語", "Portuguese": "ポルトガル語", "🎯 Zero-Shot (Custom Categories)": "🎯 Zero-Shot (カスタムカテゴリ)", "📊 Pre-trained Models": "📊 事前訓練されたモデル", "🔍 Search All Models": "🔍 すべてのモデルを検索", "🔥 Facebook BART-Large (5.4M downloads)": "🔥 Facebook BART-Large (5.4Mダウンロード)", "🔥 DeBERTa TaskSource (904K downloads)": "🔥 Deberta TaskSource（904Kダウンロード）", "🔥 DeBERTa MNLI-FEVER (668K downloads)": "🔥 Deberta MNLI-FEVER (668K downloads)", "🌍 DistilBERT Multilingual (520K downloads)": "🌍 DistilBERT 多言語(520Kダウンロード)", "😊 Sentiment: Twitter RoBERTa (3M downloads)": "😊 センティム: Twitter RoBERTA (3Mダウンロード)", "😊 Sentiment: DistilBERT SST-2 (2.9M downloads)": "😊 Sentimentient: DistilBERT SST-2 (2.9Mダウンロード)", "🌍 Sentiment: Multilingual BERT (1.7M downloads)": "🌍 感情的: 多言語BERT (1.7Mダウンロード)", "💰 Finance: FinBERT Sentiment (1.5M downloads)": "💰 ファイナンス: FinBERT感情(1.5Mダウンロード)", "💰 Finance: FinBERT Tone (1.4M downloads)": "💰 財務: FinBERT Tone (1.4Mダウンロード)", "🛡️ Hate Speech: RoBERTa (2M downloads)": "🛡️ ヘイトスピーチ: RoBERTA (2Mダウンロード)", "🛡️ Toxicity: HateBERT (1.1M downloads)": "🛡️ 毒性: HateBERT (1.1Mダウンロード)", "🛡️ Toxicity: ToxDect RoBERTa (1.1M downloads)": "🛡️ 毒性: ToxDect RoBERTA (1.1M ダウンロード)", "🎧 Customer Service: Banking Intent": "🎧 カスタマーサービス: バンキングインテント", "📧 Spam: SMS Classification": "📧 迷惑メール: SMS分類", "Softmax (Recommended)": "Softmax (推奨)", "Sigmoid": "Sigmoid", "None (Raw Scores)": "なし (得点)", "📰 News Articles & Blog Posts": ":新聞: ニュース記事とブログの投稿", "📧 Emails & Support Tickets": "📧 メール & サポートチケット", "🎯 Meetings & Conversations": "🎯 ミーティングと会話", "📚 General Text & Documents": "📚 一般的な文書とドキュメント", "🏥 Medical & Scientific": "🏥 医学・科学", "🌍 Multilingual Content": "🌍 多言語コンテンツ", "📝 Brief (30-80 words)": "📝簡単な(30-80語)", "📄 Medium (80-150 words)": "📄 中 (80-150語)", "📚 Detailed (150-300 words)": "📚 詳細（150-300語）", "⚙️ Custom Length": "⚙️ カスタム長さ", "Do Not Truncate": "切り捨てない", "Longest First": "最長順", "Only First": "先頭のみ", "Only Second": "2秒のみ", "FAQ & Customer Support": "FAQ & カスタマー サポート", "Content Generation & Writing": "コンテンツの生成と書き込み", "General Conversation": "一般的な会話", "Search All Models": "すべてのモデルを検索", "Single Message (Simple Q&A)": "シングルメッセージ (簡易Q&A)", "Multi-turn Conversation": "マルチターン会話", "Template-based Response": "テンプレートベースの応答", "Customer Support Agent": "カスタマーサポートエージェント", "FAQ Assistant": "FAQ アシスタント", "Content Writer": "コンテンツライター", "Email Responder": "メール返信", "E-commerce Assistant": "Eコマースアシスタント", "Brief (50-100 tokens)": "簡単（50～100トークン）", "Normal (100-200 tokens)": "通常 (100-200トークン)", "Detailed (200-400 tokens)": "詳細（200-400トークン）", "Custom": "カスタム", "Fast Generation (Quick Prototypes)": "ファストジェネレーション（クイックプロトタイプ）", "High Quality (Marketing & Print)": "高品質（マーケティング・印刷）", "Business Content (Products & Brands)": "ビジネスコンテンツ（製品・ブランド）", "📱 Portrait (512×768) - 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