Базовая HuBERT извлекает речевые признаки из аудио 16 кГц и служит основой для последующей настройки систем распознавания речи.

Подходит для: извлечение признаков из английской речи · подготовка представлений аудио для распознавания речи · дообучение модели для транскрибирования размеченной речи

AraBERTv0.2-base — арабская BERT-модель для предсказания пропущенных токенов и адаптации к задачам понимания арабского языка.

Подходит для: заполнение пропусков в арабских предложениях · подготовка арабских текстов для дальнейшего дообучения · адаптация к анализу тональности арабских отзывов

Англоязычная BERT-модель, предварительно обученная на юридических текстах для заполнения маски и адаптации к задачам юридического NLP.

Подходит для: подстановка пропущенных слов в юридических документах · адаптация к классификации судебных решений · дообучение для извлечения сведений из договоров

Дообученная wav2vec2-модель для распознавания украинской речи и преобразования аудиозаписей в текст.

Подходит для: транскрибация записей на украинском языке · распознавание украинской речи в аудиозаписях · создание текстовых расшифровок речи

Мультиязычная модель Facebook AI для извлечения речевых представлений, предназначенная для дообучения под распознавание речи, перевод и классификацию.

Подходит для: дообучение системы распознавания речи · дообучение перевода речи · классификация речевых сигналов

Дообученная на преимущественно юридических и военных данных модель Wav2Vec2 для распознавания узбекской речи и преобразования её в текст.

Подходит для: Транскрибация узбекской речи · Распознавание узбекской речи в юридических материалах · Расшифровка военных аудиозаписей на узбекском языке

Предобученная ConvBERT-модель YITU Technology для извлечения векторных признаков из текста.

Подходит для: получение векторных представлений текста для NLP-пайплайна · подготовка признаков текста для последующего классификатора · кодирование текста для семантического поиска

Мультиязычная модель HuBERT для извлечения речевых признаков и построения представлений речи на 147 языках.

Подходит для: извлечение признаков из аудиозаписей речи · подготовка речевых эмбеддингов для последующего распознавания речи · определение языка по короткому аудиофрагменту

Модель HuBERT Large, дообученная на 960 часах LibriSpeech, распознаёт английскую речь в аудио с частотой дискретизации 16 кГц.

Подходит для: транскрибирование англоязычных аудиозаписей · распознавание речи из аудио с частотой 16 кГц · создание текстовых расшифровок лекций и выступлений на английском

Дообученная wav2vec2-модель для распознавания азербайджанской речи и её преобразования в текст.

Подходит для: транскрибация азербайджанской речи · создание субтитров для азербайджанских аудиозаписей · распознавание азербайджанской речи в записях, похожих на Common Voice

Предварительно обученная англоязычная модель Microsoft для извлечения признаков речи и последующего дообучения под задачи обработки аудио.

Подходит для: извлечение признаков из речи для downstream-моделей · подготовка представлений аудио для классификации речи · дообучение модели для распознавания английской речи

Англоязычная модель BERT, предварительно обученная на финансовых документах для восстановления пропущенных слов в финансовом тексте.

Подходит для: Восстановление пропущенных слов в финансовых отчётах · Анализ контекста числовых показателей в документах компаний · Исследования обработки финансового текста

Компактная многоязычная модель Microsoft на архитектуре BERT для классификации текста и дообучения на задачах понимания языка.

Подходит для: классификация текста на нескольких языках · определение логического следствия между предложениями · межъязыковой перенос классификатора

Русскоязычная модель BERT для извлечения контекстных представлений текста и использования в качестве основы для языковых задач.

Подходит для: получение векторных представлений русских предложений и токенов · извлечение признаков для классификации русскоязычных текстов · подготовка представлений текста для поиска и кластеризации

Англоязычная BERT-модель, предварительно обученная на контрактах США для предсказания пропущенных слов и последующих юридических NLP-задач.

Подходит для: предсказание пропущенного слова в тексте американского договора · адаптация языковой модели для классификации юридических документов · подготовка основы для извлечения сведений из контрактов

Дообученная ByT5 преобразует Greeklish, записанный латиницей, в греческий текст.

Подходит для: транслитерация сообщений на Greeklish в греческую письменность · нормализация пользовательского текста с латинской записью греческого языка · преобразование поисковых запросов на Greeklish в греческий текст

Многоязычная HuBERT-модель извлекает речевые признаки с частотой 25 Гц для токенизации речи и обучения речевых языковых моделей.

Подходит для: извлечение признаков из речевых сигналов · токенизация речи для обучения SpeechLM · подготовка речевых представлений для языкового моделирования речи

Предобученная HuBERT Large для извлечения акустических признаков из аудио и последующего дообучения для задач обработки речи.

Подходит для: извлечение признаков из аудиозаписей речи · подготовка акустических представлений для распознавания речи · дообучение системы распознавания речи на размеченных аудиоданных

Базовая англоязычная модель Microsoft для извлечения речевых признаков из аудио и последующей настройки под задачи обработки речи.

Подходит для: извлечение признаков из англоязычной речи · подготовка речевых представлений для дообучения ASR · дообучение на классификацию аудиозаписей

Крупная модель DeBERTa-v2 для извлечения векторных представлений текста и использования в прикладных NLP-задачах.

Подходит для: создание текстовых эмбеддингов · семантический поиск по документам · кластеризация текстов

Японская ELECTRA-модель для извлечения признаков и языкового анализа в конвейерах spaCy и GiNZA.

Подходит для: извлечение контекстных признаков из японского текста · анализ японского текста в spaCy · распознавание bunsetu-фраз с компонентами GiNZA

Англоязычная модель на основе RoBERTa для извлечения эмбеддингов токенов и распознавания именованных сущностей.

Подходит для: извлечение эмбеддингов токенов для распознавания сущностей · дообучение NER-модели на специализированном наборе данных · поиск имён людей, организаций и других сущностей в английском тексте

Многоязычная BERT-модель Rasa для получения векторных представлений предложений и признаков в NLU-системах.

Подходит для: извлечение признаков для классификации намерений в чат-боте · сравнение семантически близких предложений на разных языках · построение многоязычных представлений пользовательских запросов

Предобученная на аудио модель Facebook для извлечения представлений речи и последующего дообучения под распознавание речи.

Подходит для: подготовка основы для английского распознавания речи · извлечение представлений из аудиозаписей речи · дообучение системы распознавания речи на размеченных записях