Многоязычная SetFit-модель классифицирует рассказы PSE по мотивам достижения, аффилиации, власти или их отсутствия.

Подходит для: Разметка рассказов PSE по мотиву достижения · Выявление мотива аффилиации в текстах PSE · Выявление мотива власти в рассказах

SetFit-модель с головой LogisticRegression для классификации текста на четыре класса в сценариях few-shot обучения.

Подходит для: Отнесение короткого текста к одной из четырёх меток · Классификация текстов после дообучения SetFit на небольшом наборе примеров · Автоматическая категоризация пользовательских сообщений по заданным классам

Модель SetFit на основе MPNet для классификации текста с few-shot обучением.

Подходит для: классификация коротких текстовых сообщений · обучение классификатора по небольшому числу примеров · извлечение признаков из предложений

Модель SetFit классифицирует французские комментарии о событиях вокруг Украины на три класса, используя дообученный многоязычный MPNet и логистическую регрессию.

Подходит для: классификация комментариев Le Monde о войне в Украине · разметка французских комментариев на три класса · извлечение признаков из французского текста

Модель SetFit на базе mini1013/master_domain классифицирует тексты товарных описаний по 121 классу для каталогов интернет-магазинов.

Подходит для: классификация товаров по категориям интернет-магазина · автоматическое присвоение товарным карточкам одной из 121 категорий · разметка описаний косметики и товаров для красоты

Модель SetFit для английского текста определяет, содержит ли короткий фрагмент самостоятельную информацию, полезную для ответов на вопросы в корпоративном RAG-поиске.

Подходит для: отбор полезных фрагментов для контекста RAG · фильтрация результатов корпоративного поиска по информативности · выявление текстовых сегментов, способных самостоятельно ответить на вопрос

Дообученная немецкоязычная BERT-модель для получения эмбеддингов предложений и few-shot классификации текстов с SetFit.

Подходит для: few-shot классификация немецких текстов с SetFit · получение эмбеддингов немецких предложений и абзацев · поиск семантически похожих немецких предложений

Многоязычный SetFit-классификатор для многометочной классификации текстов по темам управления искусственным интеллектом.

Подходит для: автоматическая классификация материалов об управлении ИИ · многометочная разметка текстов о политике и надзоре за ИИ · сортировка документов по категориям искусственного интеллекта

Англоязычная SetFit-модель фильтрует кандидатов аспектов в отзывах о ресторанах для конвейера анализа тональности по аспектам.

Подходит для: отбор упоминаний еды как аспектов в ресторанных отзывах · отбор упоминаний персонала как аспектов в ресторанных отзывах · фильтрация кандидатов аспектов перед классификацией тональности

Компактная англоязычная SetFit-модель определяет тональность найденных аспектов в отзывах о ресторанах.

Подходит для: Определение тональности упоминания еды в ресторанном отзыве · Классификация оценки обслуживания по найденному аспекту · Разметка аспектов ресторанных отзывов на положительные, отрицательные, нейтральные и конфликтные

Немецкоязычная модель эмбеддингов на базе BERT для классификации текста с малым числом примеров и сравнения сходства предложений.

Подходит для: классификация немецких текстов с малым числом размеченных примеров через SetFit · поиск похожих немецких предложений · сравнение семантического сходства немецких текстов

Компактная модель BERT-Tiny классифицирует электронные письма, выявляя спам.

Подходит для: фильтрация спама во входящих письмах · классификация писем как спама или обычной почты · предварительная сортировка электронной почты

Few-shot модель SetFit на MPNet классифицирует текстовые сообщения на токсичные и нетоксичные.

Подходит для: выявление токсичных комментариев в обсуждениях · фильтрация оскорбительных сообщений в пользовательском чате · предварительная модерация текста в сообществах

Классификатор SetFit на базе MPNet распределяет новостные тексты по категориям AG News, используя модель, обученную на небольшом числе примеров.

Подходит для: классификация новостей по категориям AG News · распределение новостных заголовков по темам · быстрое прототипирование классификатора на малом числе размеченных примеров

SetFit-модель классифицирует англоязычные высказывания о причинах, мешающих детям посещать школу, по 11 тематическим категориям.

Подходит для: классификация ответов опросов о препятствиях к школьному образованию · выявление сообщений о ранних браках как причине прекращения учёбы · сортировка отзывов о доступности школ и расстоянии до них

Англоязычная модель DeBERTa-v3-small для zero-shot классификации по произвольным меткам, NLI и дообучения классификаторов с контекстом до 1680 токенов.

Подходит для: классификация текста по пользовательским меткам без обучения на этих метках · проверка логического следования между посылкой и гипотезой · классификация длинных документов по тематическим категориям

Дообученная модель Qwen для выбора ответа из заданных вариантов и выдачи калиброванных вероятностей по классификационным и оценочным задачам.

Подходит для: классификация тональности текста · определение темы новости из заданных категорий · проверка истинности утверждения с ответом да или нет

Модель MPNet преобразует предложения и абзацы в эмбеддинги для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации.

Подходит для: семантический поиск по коллекции текстов · кластеризация предложений и абзацев · сравнение смысловой близости двух текстов

Дообученная DeBERTa-v3-base для классификации по произвольным меткам без примеров, NLI и множества задач классификации.

Подходит для: классификация текста по заданным пользователем категориям без обучающих примеров · определение, следует ли гипотеза из текста · классификация отзывов и коротких сообщений

Модель MPNet преобразует предложения и абзацы в векторы для семантического поиска, сравнения и кластеризации текстов.

Подходит для: семантический поиск по коллекции текстов · поиск похожих предложений и абзацев · кластеризация текстов по смыслу

Англоязычная BERT-модель для создания текстовых эмбеддингов и оценки сходства предложений.

Подходит для: поиск похожих предложений на английском языке · семантический поиск по англоязычным документам · ранжирование текстов по смысловой близости

Экспериментальная англоязычная DeBERTa-модель для классификации текста и выдачи вероятностных ответов на типизированные вопросы за один проход.

Подходит для: определение намерения клиента в сообщении банковской поддержки · классификация отзыва по тональности и уровню оценки · ответ «да/нет» на вопрос по текстовому отрывку

Kev-27B оценивает заданные варианты ответа на вопросы по документу и выдаёт вероятности для классификации, маршрутизации и триажа.

Подходит для: классификация документов по заданным категориям · маршрутизация обращений по командам или очередям · триаж документов с передачей неуверенных случаев человеку

Модель на базе CamemBERT классифицирует французские новостные заголовки по 12 тематическим категориям для агрегатора AFK.live.

Подходит для: Тематическая классификация заголовков французских новостей · Сортировка новостей по политическим и геополитическим темам · Выделение публикаций об экономике, рынках и бизнес-технологиях