RUPunct_big — крупная русскоязычная модель BERT для восстановления пунктуации в тексте.

Подходит для: восстановление пунктуации в тексте без знаков препинания · постобработка русских транскриптов речи · автоматическая пунктуация пользовательских сообщений

Компактная русскоязычная BERT-модель для восстановления пунктуации в несложных текстах с быстрым инференсом на CPU.

Подходит для: расстановка знаков препинания в тексте без пунктуации · восстановление пунктуации в расшифровках речи · обработка коротких русскоязычных сообщений

RUPunct_medium — русскоязычная модель на ELECTRA для автоматической расстановки пунктуации в тексте.

Подходит для: восстановление пунктуации в распознанной речи · расстановка знаков препинания в тексте без пунктуации · подготовка транскриптов к чтению

Многоязычная модель на базе XLM-RoBERTa-base для восстановления пунктуации в тексте на 12 европейских языках.

Подходит для: восстановление точек и запятых в текстах без пунктуации · расстановка знаков препинания в расшифровках речи · добавление вопросительных знаков в автоматически распознанную речь

Многоязычная модель Segment Any Text для определения границ предложений в тексте с помощью wtpsplit.

Подходит для: разделение сплошного текста на предложения · восстановление границ предложений в текстах без пунктуации · подготовка многоязычных текстов к обработке NLP

Многоязычная модель XLM-RoBERTa восстанавливает знаки препинания в текстах и расшифровках речи на пяти европейских языках.

Подходит для: расстановка пунктуации в расшифровках телефонных разговоров · восстановление знаков препинания в автоматических транскриптах · добавление пунктуации в текст без знаков препинания

BERT-модель для восстановления шести видов пунктуации в китайском тексте.

Подходит для: восстановление пунктуации в китайской речи после распознавания · расстановка знаков препинания в китайском тексте без пунктуации · подготовка китайских субтитров и транскриптов

Русскоязычная BERT-модель, которая восстанавливает пунктуацию и регистр в тексте после распознавания речи.

Подходит для: восстановление пунктуации в расшифровках звонков · расстановка запятых и точек в тексте после ASR · восстановление заглавных букв в автоматических транскриптах

Стандартная модель Flair на основе LSTM-CRF для подробной разметки частей речи в английском тексте.

Подходит для: разметка частей речи в английских текстах · извлечение POS-тегов для каждого токена · подготовка английских данных к синтаксическому анализу

Дообученная на украинских текстах модель XLM-RoBERTa восстанавливает пунктуацию и регистр букв.

Подходит для: расстановка знаков препинания в украинском тексте · восстановление заглавных букв после автоматической транскрипции · нормализация украинского текста без пунктуации

BERT-модель для восстановления пунктуации в китайском и английском тексте, в том числе после распознавания речи.

Подходит для: расстановка пунктуации в тексте после распознавания речи · восстановление знаков препинания в китайской транскрипции · восстановление знаков препинания в английской транскрипции

Компактная мультиязычная модель AI4Bharat восстанавливает пунктуацию в английском и индийских языках.

Подходит для: расстановка знаков препинания в транскриптах речи · восстановление пунктуации в тексте без разметки · пунктуация английских текстов после распознавания речи

CT-Punc восстанавливает знаки препинания в китайском и английском тексте, например в выходных данных распознавания речи.

Подходит для: расстановка пунктуации в распознанной речи · постобработка текста без знаков препинания · восстановление пунктуации в потоковом конвейере ASR

mLUKE-base — мультиязычная модель LUKE для предсказания замаскированных токенов и адаптации к задачам работы с сущностями.

Подходит для: предсказание пропущенных слов в многоязычном тексте · дообучение для распознавания именованных сущностей · адаптация для классификации отношений между сущностями

Дообученная RoBERTa для сегментации токенизированного кода Python 3.11 с помощью классификации токенов.

Подходит для: разметка токенов кода Python 3.11 на сегменты · сегментация токенизированного Python-кода в конвейере анализа кода · подготовка сегментированных данных Python для последующей обработки

Мультиязычный двунаправленный энкодер AI4Bharat на базе Gemma 3 1B для восстановления пунктуации в текстах и расшифровках речи.

Подходит для: восстановление пунктуации в расшифровках звонков · расстановка знаков препинания в текстах на индийских языках · пунктуация в субтитрах и транскриптах речи

Базовая японская модель RoBERTa для предсказания замаскированных токенов и контекстного анализа текста.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в японских предложениях · подбор контекстно подходящего японского токена · получение предсказаний для маскированного японского текста

Русскоязычная модель RoBERTa от SberDevices для предсказания замаскированных слов и заполнения пропусков в тексте.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в русском тексте · предсказание замаскированного токена по контексту · языковые эксперименты с русскоязычным энкодером

Модель wav2vec2-large для распознавания речи с пунктуацией, в том числе при подготовке транскрипций для систем синтеза речи.

Подходит для: Транскрибирование чистых аудиозаписей с расстановкой пунктуации · Подготовка текстов с пунктуацией для систем синтеза речи · Создание транскрипций речи из аудиокниг

Дообученная модель RoBERTa для классификации токенов и сегментации текста.

Подходит для: сегментация текста на токены или фрагменты · разметка последовательностей токенов · извлечение сегментов по меткам токенов

Дообученная RoBERTa для классификации токенов и сегментации последовательностей py310-pylingual.

Подходит для: сегментация токенизированных последовательностей py310-pylingual · разметка токенов по классам сегментации · выделение границ сегментов в последовательности

Модель XLM-RoBERTa в формате ONNX для классификации токенов и предполагаемой расстановки пунктуации в тексте.

Подходит для: восстановление пунктуации в тексте · разметка токенов для постобработки текста · запуск классификации токенов в браузерных приложениях

Базовая японская RoBERTa для восстановления замаскированных фрагментов текста и дообучения на задачах понимания японского языка.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в японском тексте · оценка правдоподобия японских текстовых фрагментов · предварительная языковая модель для дообучения под классификацию японского текста

Регистрозависимая модель BERT для румынского языка, предназначенная для заполнения пропусков и адаптации к задачам разметки текста.

Подходит для: предсказание пропущенных слов в румынском тексте · разметка частей речи в румынских предложениях · распознавание именованных сущностей на румынском языке