Многоязычная модель на основе XLM-RoBERTa для извлечения имён людей, организаций и мест из текстов на десяти языках.

Подходит для: извлечение имён людей из новостных статей · поиск организаций в многоязычных текстах · распознавание географических названий в новостях

Многоязычная модель на основе mBERT для извлечения из текста имен людей, организаций и географических мест на десяти языках.

Подходит для: извлечение имён людей из новостных статей · поиск организаций в многоязычных текстах · распознавание географических названий в статьях

Мультиязычная модель на базе DistilBERT для распознавания имён людей, организаций и мест в текстах на десяти языках.

Подходит для: извлечение имён людей из новостных статей · поиск организаций в многоязычных текстах · выделение географических названий в документах

Многоязычная модель Davlan на основе XLM-RoBERTa Large для извлечения имён людей, организаций и мест из текстов на десяти языках.

Подходит для: извлечение имён людей из новостных статей · поиск организаций в многоязычных документах · извлечение названий мест из новостных текстов

AfroXLMR-large — адаптированная для африканских языков модель XLM-RoBERTa для предсказания пропущенных токенов и языковых задач.

Подходит для: заполнение пропусков в африканоязычных текстах · сравнение языковых представлений африканских языков · создание базовой модели для NER на африканских языках

AfroXLMR-base — многоязычная модель XLM-RoBERTa для восстановления замаскированных токенов и работы с текстами на африканских языках.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в африканских текстах · адаптация языковой модели для NER на языках Африки · извлечение именованных сущностей из новостных текстов

Многоязычная модель Davlan для извлечения имён людей, организаций и географических объектов из текста.

Подходит для: извлечение имён людей из новостных статей · поиск организаций в многоязычных текстах · извлечение географических названий из публикаций

Многоязычная модель XLM-R для заполнения пропусков в тексте на 76 языках, преимущественно африканских.

Подходит для: подбор пропущенного слова в африканоязычном тексте · предсказание токена по контексту на суахили или хауса · языковое моделирование для африканских языков

Компактная XLM-RoBERTa-модель, обученная заполнять маскированные токены в текстах на африканских и нескольких высокоресурсных языках.

Подходит для: восстановление замаскированных слов в африканских текстах · подстановка пропущенных токенов в хауса, игбо и суахили · получение языковых представлений для экспериментов с африканскими языками

Многоязычная masked language model на базе XLM-R-large, адаптированная для заполнения пропусков в текстах на 25 африканских языках и нескольких языках высокого ресурса.

Подходит для: предсказание пропущенных слов в африканских языках · подстановка маскированных токенов в многоязычном тексте · создание языковой основы для NLP-задач на суахили и йоруба

Многоязычная MLM-модель на базе XLM-R-large для предсказания замаскированных токенов в текстах на 75 языках, включая многие языки Африки.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в многоязычном тексте · предсказание замаскированных токенов на африканских языках · получение языковых представлений для последующей настройки NLP-моделей

Модель на базе mT5-base восстанавливает диакритические знаки и тоновые отметки в текстах на йоруба.

Подходит для: восстановление тоновых отметок в текстах на йоруба · добавление диакритики в тексты без тоновых знаков · подготовка текстов на йоруба к публикации

BERT-модель для йоруба, предсказывающая замаскированные слова в тексте.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в предложениях на йоруба · подбор вероятного слова для маски в тексте на йоруба · получение контекстных языковых представлений текстов на йоруба

Компактная версия XLM-RoBERTa, адаптированная для заполнения пропусков и языковых задач на африканских языках.

Подходит для: заполнение пропущенных слов в текстах на африканских языках · получение контекстных представлений текста для африканских языков · дообучение для распознавания именованных сущностей в африканских языках

Дообученная на амхарских текстах модель BERT для предсказания пропущенных слов и анализа амхарского текста.

Подходит для: подстановка пропущенного слова в амхарском предложении · оценка вероятных продолжений амхарского текста · подготовка языковых представлений для задач обработки амхарского языка

Многоязычная BERT-base от Davlan для предсказания замаскированных токенов в текстах на пяти языках Нигерии.

Подходит для: подбор пропущенного слова в тексте на йоруба · восстановление замаскированных слов на хауса · предсказание токенов в текстах на игбо

Мультиязычная модель на базе XLM-RoBERTa определяет положительную, нейтральную или отрицательную тональность сообщений на 12 африканских языках.

Подходит для: анализ тональности твитов на африканских языках · мониторинг общественного мнения в соцсетях · классификация отзывов на хауса, игбо и йоруба

Модель XLM-RoBERTa large, дообученная для предсказания замаскированных слов в тексте на суахили.

Подходит для: предсказание пропущенного слова в предложении на суахили · восстановление маскированных токенов в суахилийском тексте · оценка вариантов подстановки слова в контексте суахили

Многоязычная BERT-модель для восстановления замаскированных токенов в текстах на английском и четырёх нигерийских языках.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в предложениях на йоруба · предсказание замаскированного токена в текстах на хауса · восстановление слов в текстах на игбо

Многоязычная модель XLM-RoBERTa для восстановления замаскированных фрагментов текста на африканских и других языках.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в африканоязычных текстах · подбор контекста для замаскированного слова · подготовка языковых представлений для последующего дообучения

Дообученная XLM-RoBERTa для предсказания замаскированных слов в тексте, в том числе в задачах, связанных с Наиджей.

Подходит для: подстановка пропущенного слова в предложении · оценка вероятных вариантов замены замаскированного токена · анализ контекста для восстановления пропусков в тексте

Многоязычная XLM-R-large, адаптированная для 61 языка, преимущественно африканских, и предназначенная для предсказания замаскированных фрагментов текста.

Подходит для: предсказание пропущенного слова в африканском тексте · восстановление замаскированных токенов в многоязычных предложениях · получение контекстных представлений текста на африканских языках

Модель классифицирует тональность публикаций в Twitter на хауса, игбо, нигерийском пиджине и йоруба как отрицательную, нейтральную или положительную.

Подходит для: Определение тональности нигерийских публикаций в Twitter · Разметка твитов на хауса по тональности · Анализ отзывов на игбо

XLM-RoBERTa, дообученная на нигерийском пиджине для предсказания замаскированных токенов и работы с новостными текстами.

Подходит для: предсказание пропущенного слова в тексте на нигерийском пиджине · подстановка замаскированного токена в новостной фразе · эксперименты с распознаванием именованных сущностей в нигерийском пиджине