Англоязычная RoBERTa-модель Cardiff NLP определяет отрицательную, нейтральную или положительную тональность текста, особенно публикаций в Twitter.

Подходит для: определение тональности публикаций в Twitter · разметка отзывов на позитивные, нейтральные и негативные · мониторинг общественного мнения в англоязычных соцсетях

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

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

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

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 XLM-RoBERTa для классификации тональности твитов и коротких сообщений.

Подходит для: определение тональности публикаций в соцсетях · анализ тональности коротких сообщений на разных языках · отслеживание настроений аудитории по твитам

Модель Cardiff NLP на базе RoBERTa классифицирует эмоции в коротких сообщениях, включая твиты.

Подходит для: определение эмоций в публикациях Twitter · поиск радостных, грустных или гневных сообщений · анализ эмоциональной реакции аудитории на публикации

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

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 RoBERTa-large, обученная на твитах до конца 2022 года, для заполнения пропусков и анализа текста Twitter.

Подходит для: восстановление замаскированных слов в англоязычных твитах · сравнение предсказаний языковых моделей на твитах разных временных периодов · оценка perplexity англоязычных публикаций в Twitter

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

Модель Cardiff NLP на базе RoBERTa для классификации англоязычных твитов на ироничные и неироничные.

Подходит для: распознавание иронии в англоязычных твитах · классификация коротких сообщений на ироничные и неироничные · анализ иронии в публикациях Twitter для исследований

Англоязычная RoBERTa-модель, обученная на твитах 2018–2022 годов для заполнения пропусков в тексте и получения представлений твитов.

Подходит для: предсказание пропущенных слов в англоязычных твитах · анализ контекстных представлений публикаций Twitter · сравнение языковых моделей, обученных на данных разных временных периодов

RoBERTa-модель cruiser для классификации тональности коротких сообщений Twitter.

Подходит для: анализ тональности твитов · определение эмоциональной окраски коротких сообщений · мониторинг настроений в социальных сетях

Англоязычная RoBERTa для многометочной классификации эмоций в сообщениях Twitter.

Подходит для: определение нескольких эмоций в одном твите · анализ эмоциональной окраски коротких сообщений · разметка твитов по эмоциям для последующего анализа

Англоязычная RoBERTa-base, обученная на твитах до декабря 2021 года, для предсказания пропущенных токенов и получения представлений текста Twitter.

Подходит для: подстановка пропущенного слова в тексте твита · сравнение вероятностей вариантов продолжения твита · получение представлений английских твитов для последующего анализа

Многоязычная XLM-RoBERTa, переобученная на твитах для языковых задач на текстах Twitter.

Подходит для: восстановление замаскированных слов в твитах · анализ многоязычных публикаций Twitter · оценка языковых моделей на данных Twitter

Англоязычная модель BERT для разметки частей речи и других токенных категорий в сообщениях Twitter.

Подходит для: разметка частей речи в сообщениях Twitter · анализ грамматических категорий токенов в англоязычных постах · подготовка размеченных Twitter-текстов для лингвистического анализа

Модель RoBERTa-large от Cardiff NLP определяет одну или несколько эмоций в англоязычных сообщениях Twitter.

Подходит для: определение эмоций в публикациях Twitter · анализ настроений и эмоциональных реакций аудитории · отслеживание гнева, радости и грусти в потоке сообщений

Англоязычная RoBERTa-base, обученная на твитах до сентября 2022 года, предсказывает замаскированные слова и может использоваться для получения эмбеддингов твитов.

Подходит для: предсказание пропущенных слов в англоязычных твитах · анализ языковых особенностей Twitter на данных до сентября 2022 года · получение эмбеддингов коротких публикаций для последующего анализа

Англоязычная RoBERTa, обученная на твитах до конца 2021 года, предсказывает замаскированные слова и формирует представления текстов из Twitter.

Подходит для: предсказание пропущенного слова в англоязычном твите · анализ языковых изменений в твитах до конца 2021 года · получение векторных представлений твитов

Модель RoBERTa классифицирует эмоции в англоязычных твитах, присваивая тексту одну или несколько из 11 эмоциональных меток.

Подходит для: определение эмоций в сообщениях Twitter · анализ гнева, радости и грусти в публикациях · мониторинг эмоциональных реакций на темы и события

Англоязычная BERT-модель, которая подбирает хештеги и актуальные темы для текста твита, заполняя маркер [MASK].

Подходит для: подбор хештега для текста твита · поиск вероятной трендовой темы по контексту твита · автоматическое дополнение твита тематическим тегом