BERT-модель, предварительно обученная на корпусе «Сыку цюаньшу» для заполнения пропусков и анализа древнекитайских текстов.
Подходит для: восстановление пропущенных слов в древнекитайских текстах · подбор кандидатов для реконструкции повреждённых фрагментов классического китайского текста · маскированное языковое моделирование на корпусе «Сыку цюаньшу»
Предобученная модель RoBERTa для заполнения пропусков и автоматического анализа древних китайских текстов.
Подходит для: предсказание пропущенных слов в классическом китайском тексте · восстановление пропусков в исторических документах · анализ корпуса «Сыку цюаньшу»
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
Компактная англоязычная BERT-модель превращает предложения и абзацы в эмбеддинги для семантического поиска, сравнения сходства и кластеризации.
Подходит для: семантический поиск по коллекции текстов · сравнение сходства предложений · кластеризация абзацев и документов
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
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
Корейская модель Sentence-BERT преобразует предложения и абзацы в векторы для семантического поиска, сравнения, кластеризации и классификации документов.
Подходит для: семантический поиск по корейским документам · сравнение сходства предложений на корейском языке · кластеризация текстов по смыслу
Компактная англоязычная BERT-модель для дообучения на задачах понимания текста в условиях ограниченных вычислительных ресурсов.
Подходит для: классификация английских текстов после дообучения · оценка сходства английских предложений · классификация тональности коротких текстов
Компактная англоязычная модель BERT для заполнения пропусков и языковых задач на устройствах с ограниченными ресурсами.
Подходит для: заполнение пропущенных слов в английском тексте · восстановление замаскированных токенов · создание компактного текстового компонента для мобильного приложения
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 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
Компактный англоязычный BERT с четырьмя слоями и 32,4 млн параметров для понимания текста и дообучения на NLP-задачи.
Подходит для: классификация английских текстов после дообучения · анализ тональности отзывов на английском языке · оценка 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
Модель CKIP на базе BERT размечает токены для сегментации текста на традиционном китайском языке.
Подходит для: разделение традиционного китайского текста на слова · подготовка китайского текста к морфологическому анализу · предобработка документов перед поиском
Предварительно обученная корейская BERT-модель для заполнения пропусков и основы для языковых задач KLUE.
Подходит для: заполнение пропущенных слов в корейском тексте · подготовка основы для классификации корейских новостей · дообучение для распознавания именованных сущностей на корейском языке
Модель BERT преобразует предложения и абзацы в векторы для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации.
Подходит для: поиск семантически близких предложений · поиск ответов в коллекции текстов по смыслу запроса · кластеризация предложений и абзацев
Предобученная японская BERT-модель для извлечения контекстных представлений и дообучения на задачах обработки японского текста.
Подходит для: дообучение классификатора японских текстов · извлечение контекстных представлений японских слов и предложений · разметка сущностей в японском тексте после дообучения
KpfBERT — модель BERT для извлечения признаков из текста и получения представлений для последующих задач.
Подходит для: Извлечение признаков из текстовых последовательностей · Получение контекстных представлений токенов для downstream-задач · Использование BERT-бэкбона в собственном классификаторе
Предварительно обученная модель BERT для арабского языка, предназначенная прежде всего для предсказания скрытых токенов и дообучения на языковые задачи.
Подходит для: заполнение пропусков в арабских предложениях · извлечение контекстных представлений арабских слов · дообучение модели для классификации арабских текстов
Компактная англоязычная модель BERT для понимания текста и дообучения на задачах NLP в условиях ограниченных вычислительных ресурсов.
Подходит для: классификация английских текстов · анализ тональности англоязычных отзывов · оценка семантического сходства предложений
Предварительно обученная компактная англоязычная модель на архитектуре SqueezeBERT для последующего дообучения на задачах понимания текста.
Подходит для: дообучение для классификации английских текстов · дообучение для определения тональности английских отзывов · дообучение для оценки сходства двух английских предложений
MARBERT — BERT-модель для анализа и заполнения пропусков в текстах на диалектном арабском и MSA, предобученная на твитах.
Подходит для: заполнение пропущенных слов в арабских твитах · подбор вероятных продолжений арабской фразы с маской · адаптация языковой модели для классификации арабских сообщений
Компактная англоязычная BERT-модель создаёт эмбеддинги предложений для семантического поиска, сравнения сходства и кластеризации.
Подходит для: семантический поиск по текстовым документам · сравнение смыслового сходства предложений · кластеризация текстов по смыслу
KoBERT — корейская предварительно обученная BERT-модель SK Telecom для получения контекстных представлений текста и построения NLP-приложений.
Подходит для: получение эмбеддингов корейских текстов · классификация корейских документов после дообучения · анализ тональности корейских отзывов после настройки