Модель RoBERTa для распознавания именованных сущностей в сообщениях Twitter, обученная на данных Tweebank-NER и WNUT 17.

Подходит для: извлечение именованных сущностей из твитов · разметка сущностей в сообщениях Twitter · анализ упоминаний людей и организаций в социальных сетях

Модель RoBERTa TweebankNLP размечает части речи в англоязычных твитах и коротких текстах.

Подходит для: разметка частей речи в сообщениях Twitter · POS-теггинг коротких англоязычных текстов · анализ структуры токенов в соцсетях

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 3,2-миллиардная языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: многошаговые задачи с вызовом внешних инструментов · помощь в программировании и работа кодового агента · решение математических и научных задач

Многоязычная XLM-RoBERTa-модель для классификации тональности твитов и коротких текстов.

Подходит для: определение тональности твитов · анализ эмоциональной окраски коротких публикаций · сортировка сообщений по тональности

Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.

Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким документам в RAG-системе

Англоязычная модель Cardiff NLP определяет негативную, нейтральную или позитивную тональность твитов и других коротких текстов.

Подходит для: определение тональности англоязычных твитов · классификация отзывов на негативные, нейтральные и позитивные · анализ реакции пользователей в социальных сетях

TwIL-LM3 — дообученная 3-миллиардная языковая модель для формальной логики, включая формализацию, логический вывод и задачи Lean.

Подходит для: перевод утверждений на язык логики первого порядка · определение логического следования между утверждениями · семантический разбор формальных выражений

RoBERTa-large, дообученная для распознавания семи типов именованных сущностей в сообщениях Twitter.

Подходит для: Извлечение имён людей из твитов · Поиск организаций и групп, упомянутых в публикациях · Определение местоположений в коротких сообщениях

Англоязычная модель RoBERTa, предварительно обученная на твитах и предназначенная для предсказания замаскированных слов в коротких сообщениях.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в англоязычных твитах · анализ языка коротких сообщений в Twitter · подготовка англоязычных твитов для языковых исследований

Англоязычная модель DeBERTa XLarge, дообученная на MNLI для классификации текста и определения отношений между предложениями.

Подходит для: определение логического следования между посылкой и гипотезой · классификация пар предложений по семантическому отношению · оценка текстовых гипотез в задачах NLU

Модель на основе DeBERTa v3 для разметки токенов в последовательностях текста.

Подходит для: классификация токенов в последовательностях текста · разметка последовательностей в задачах на данных disputool · извлечение категорий или сущностей по меткам модели

Модель на основе WangchanBERTa для распознавания именованных сущностей в тайских текстах.

Подходит для: извлечение именованных сущностей из тайского текста · разметка токенов тайских документов · автоматическая обработка тайских текстовых корпусов

Многоязычная модель BERT от Twitter для представления твитов, языкового анализа и задач социальных рекомендаций.

Подходит для: предсказание вовлечённости пользователей в твиты · классификация твитов · заполнение пропусков в тексте

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

Компактная модель DistilBERT для присвоения меток отдельным токенам текста.

Подходит для: разметка токенов в тексте · выделение именованных сущностей при наличии подходящей схемы меток · эксперименты с классификацией токенов в Transformers

Многоязычная XLM-Roberta-модель, обученная на твитах и подходящая для заполнения пропусков и поиска семантически похожих публикаций.

Подходит для: предсказание пропущенных слов в многоязычных твитах · поиск твитов с похожим смыслом · поиск межъязыковых аналогов публикации

Мультиязычная модель XLM-RoBERTa для классификации тональности текстов и публикаций в Twitter.

Подходит для: определение тональности публикаций в Twitter · классификация тональности коротких сообщений · анализ мнений в текстах на европейских языках

IndoBERTweet — модель BERT для предсказания пропущенных токенов и работы с индонезийскими текстами Twitter.

Подходит для: восстановление замаскированных слов в индонезийских твитах · языковое моделирование индонезийских сообщений Twitter · подготовка представлений индонезийских твитов для NLP-задач

Предварительно обученный вьетнамский BERT от FPT.AI для получения контекстных представлений текста и адаптации к NLP-задачам.

Подходит для: дообучение для разметки последовательностей на вьетнамском языке · создание классификатора вьетнамских текстов · извлечение сущностей из вьетнамских документов

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели

Англоязычная модель на основе RoBERTa для извлечения эмбеддингов токенов и распознавания именованных сущностей.

Подходит для: извлечение эмбеддингов токенов для распознавания сущностей · дообучение NER-модели на специализированном наборе данных · поиск имён людей, организаций и других сущностей в английском тексте

RoBERTa-base, дообученная на твитах для предсказания скрытых слов и получения представлений коротких сообщений.

Подходит для: предсказание пропущенного слова в тексте твита · получение векторных представлений твитов · анализ и подготовка англоязычных сообщений Twitter

BERTweet-large — модель RoBERTa для заполнения пропусков и анализа коротких англоязычных сообщений, предобученная на корпусе твитов.

Подходит для: заполнение пропусков в англоязычных твитах · оценка контекста и лексики коротких сообщений · подготовка языковой основы для классификации твитов