Англоязычная модель RoBERTa для классификации текстов социальной тематики в ESG.

Подходит для: выявление социальных тем в ESG-коммуникациях · классификация текстов компаний о социальной ответственности · анализ социальных аспектов корпоративной отчётности

Англоязычная модель RoBERTa для выявления текстов о социальной составляющей ESG.

Подходит для: классификация сообщений о социальной тематике ESG · отбор социальных ESG-текстов из корпоративных публикаций · анализ социальной составляющей ESG-коммуникаций

Компактная дистиллированная модель BERT для понимания естественного языка и дообучения под конкретные задачи.

Подходит для: дообучение для классификации текстов · дообучение для анализа тональности · дообучение для распознавания сущностей

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

RoBERTa-модель для классификации английских ESG-текстов и выявления материалов о корпоративном управлении.

Подходит для: Выявление текстов о корпоративном управлении в ESG-коммуникациях · Фильтрация корпоративных публикаций по теме governance · Разметка ESG-документов для последующего анализа

RoBERTa-модель, дообученная для выявления текстов об управлении в ESG-коммуникациях.

Подходит для: классификация корпоративных текстов по теме ESG-governance · отбор публикаций о корпоративном управлении для ESG-анализа · поиск упоминаний управленческих вопросов в отчетах компаний

Англоязычная BERT-модель E5-base создаёт текстовые эмбеддинги для семантического поиска, оценки сходства и кластеризации.

Подходит для: поиск релевантных фрагментов в англоязычных документах · подбор контекста для системы вопросов и ответов · оценка семантического сходства предложений

Англоязычная RoBERTa-модель для заполнения пропусков и анализа текстов о корпоративном управлении в сфере ESG.

Подходит для: предсказание пропущенных слов в ESG-отчетах · анализ формулировок о корпоративном управлении в годовых отчетах · исследование ESG-коммуникации компаний

BERTimbau Base — предварительно обученная BERT-модель для бразильского португальского, предназначенная для предсказания замаскированных токенов и получения текстовых представлений.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в португальском тексте · получение эмбеддингов предложений на португальском · дообучение для распознавания именованных сущностей

Англоязычная предобученная модель BERT с обучением на фрагментах текста, используемая как основа для настройки на ответы на вопросы и другие задачи понимания текста.

Подходит для: подготовка модели для извлечения ответов из текста после дообучения · дообучение на выделение отношений между сущностями · разрешение кореференции после специализированной настройки

FinBERT — предварительно обученная на финансовых текстах модель BERT для задач финансового NLP и последующего дообучения.

Подходит для: Заполнение пропущенных слов в финансовых документах · Подготовка модели для анализа тональности финансовых новостей и отчётов · Дообучение для классификации ESG-упоминаний

Модель BERT для классификации финансовых текстов по категориям ESG: экология, социальные вопросы, корпоративное управление или None.

Подходит для: классификация предложений из ESG-отчётов компаний · поиск экологических тем в финансовых документах · выявление социальных вопросов в годовых отчётах

Англоязычная BERT-модель BGE преобразует тексты в эмбеддинги для семантического поиска и сравнения предложений.

Подходит для: поиск релевантных документов по запросу на английском языке · семантический поиск по базе знаний · сравнение сходства английских предложений

Модель на базе gBERT-large создаёт немецкие векторные эмбеддинги предложений для семантического поиска, сравнения и кластеризации.

Подходит для: семантический поиск по немецким документам · сравнение смыслового сходства немецких предложений · поиск парафразов на немецком языке

NeoBERT — англоязычная encoder-модель на 287,7 млн параметров для извлечения представлений текста и решения задач классификации и заполнения пропусков.

Подходит для: извлечение векторных представлений английских текстов · поиск семантически похожих английских документов · классификация английских текстов после дообучения

Англоязычная модель RoBERTa, дополнительно обученная понимать экологические тексты ESG и предсказывать пропущенные в них токены.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в ESG-отчётах · подстановка маскированных токенов в экологических текстах · анализ формулировок в отчётах об устойчивом развитии

Компактный англоязычный энкодер BERT для понимания текста и дообучения под задачи NLP на устройствах с ограниченными ресурсами.

Подходит для: классификация английских текстов после дообучения · анализ тональности английских отзывов · определение семантического сходства предложений

Компактная BERT-модель для извлечения признаковых представлений текста с контекстом до 512 токенов.

Подходит для: получение векторных представлений текста · извлечение признаков для последующей классификации · подготовка текстовых признаков для собственной ML-модели

Англоязычная BERT-модель GTE для создания текстовых эмбеддингов, семантического поиска и сравнения текстов.

Подходит для: семантический поиск по англоязычным документам · сравнение сходства двух фраз или текстов · поиск релевантных документов по запросу

Многоязычный энкодер на 211,7 млн параметров для заполнения пропусков, поиска и классификации текста, включая код и математические данные.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в тексте · поиск релевантных документов на нескольких языках · классификация отзывов и текстовых последовательностей

Компактная англоязычная модель BERT для понимания текста и дообучения на NLP-задачи в условиях ограниченных вычислительных ресурсов.

Подходит для: классификация английских текстов после дообучения · анализ тональности англоязычных отзывов · определение смыслового сходства предложений

Немецкоязычный энкодер ModernBERT на 134 млн параметров для извлечения признаков, эмбеддингов и задач понимания текста.

Подходит для: извлечение признаков из немецких текстов · получение эмбеддингов немецких документов · дообучение классификатора немецкого текста

Англоязычная модель IBM на базе ModernBERT, которая создаёт векторные представления текста для семантического поиска, извлечения информации и сравнения текстов.

Подходит для: семантический поиск по англоязычным документам · поиск релевантных passages по запросу · извлечение информации из длинных документов

BETO — испаноязычная модель BERT для предсказания пропущенных слов и адаптации к задачам анализа текста на испанском языке.

Подходит для: подстановка пропущенного слова в испанском предложении · дообучение модели для разметки частей речи на испанском языке · дообучение для распознавания именованных сущностей в испанском тексте