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

MARBERTv2 — арабоязычная BERT-модель для восстановления скрытых токенов и других задач понимания арабского текста.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в арабском тексте · подбор вероятного токена в арабском предложении · предобработка современного стандартного арабского текста

Модель HuBERT определяет язык речи на аудиозаписях на 49 африканских и других поддерживаемых языках.

Подходит для: определение языка в аудиозаписях речи · маршрутизация голосовых запросов к нужной языковой модели · автоматическая сортировка аудиозаписей по языку

Предобученная ConvBERT-модель YITU Technology для извлечения векторных признаков из текста.

Подходит для: получение векторных представлений текста для NLP-пайплайна · подготовка признаков текста для последующего классификатора · кодирование текста для семантического поиска

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

Многоязычная модель команды NLLB для перевода отдельных предложений между 200 языками, включая языки с ограниченными ресурсами.

Подходит для: перевод отдельных предложений между поддерживаемыми языками · исследование качества машинного перевода редких языков · создание чернового перевода общетематического текста

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

Англоязычный трансформер BART с encoder-decoder архитектурой для извлечения признаков и дообучения на задачах понимания и генерации текста.

Подходит для: извлечение признаков из английского текста · заполнение пропусков в тексте · дообучение для суммаризации документов

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

Базовая HuBERT извлекает речевые признаки из аудио 16 кГц и служит основой для последующей настройки систем распознавания речи.

Подходит для: извлечение признаков из английской речи · подготовка представлений аудио для распознавания речи · дообучение модели для транскрибирования размеченной речи

Англоязычная encoder-decoder модель BART для извлечения признаков и дообучения на задачах генерации и понимания текста.

Подходит для: извлечение признаков из английского текста · восстановление пропущенных фрагментов текста · дообучение для суммаризации документов

Компактная многоязычная модель Microsoft на архитектуре BERT для классификации текста и дообучения на задачах понимания языка.

Подходит для: классификация текста на нескольких языках · определение логического следствия между предложениями · межъязыковой перенос классификатора

Многоязычная модель DeBERTa для NLI и классификации текстов по заданным категориям без дополнительного обучения.

Подходит для: классификация отзывов по заданным темам · распределение обращений по пользовательским категориям · определение тональности через гипотезы NLI

Русскоязычная модель BERT для извлечения контекстных представлений текста и использования в качестве основы для языковых задач.

Подходит для: получение векторных представлений русских предложений и токенов · извлечение признаков для классификации русскоязычных текстов · подготовка представлений текста для поиска и кластеризации

NeoBERT — англоязычная encoder-модель на 287,7 млн параметров для извлечения представлений текста и решения задач классификации и заполнения пропусков.

Подходит для: извлечение векторных представлений английских текстов · поиск семантически похожих английских документов · классификация английских текстов после дообучения

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

ARBERTv2 — BERT-модель для арабского языка, предсказывающая пропущенные токены и подходящая для экспериментов с пониманием текста на MSA.

Подходит для: предсказание пропущенных слов в арабском тексте · восстановление замаскированных токенов в предложениях на MSA · подготовка признаков для классификации арабских текстов

Базовая модель LiLT с англоязычным RoBERTa для извлечения признаков текста и структуры документов и дообучения на задачах понимания документов.

Подходит для: извлечение признаков текста и компоновки документа · дообучение для классификации изображений документов · дообучение для разбора структурированных документов

Многоязычная BERT-модель Rasa для получения векторных представлений предложений и признаков в NLU-системах.

Подходит для: извлечение признаков для классификации намерений в чат-боте · сравнение семантически близких предложений на разных языках · построение многоязычных представлений пользовательских запросов

Cheetah — модель семейства T5 для генерации текста на африканских языках и языковых вариантах, включая малоресурсные.

Подходит для: генерация текста на африканских языках · создание приложений на малоресурсных африканских языках · исследование генерации естественного языка для языков Африки

ARBERT — предварительно обученная модель BERT для арабского языка MSA, предсказывающая замаскированные слова и пригодная для дальнейшей адаптации.

Подходит для: предсказание пропущенного слова в арабском тексте · получение контекстных представлений арабских слов · дообучение основы BERT для классификации арабских текстов

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

AraT5-base — арабская модель T5 для генерации и преобразования текста, включая суммаризацию, перевод и создание заголовков.

Подходит для: создание заголовков арабских новостей · суммаризация арабских текстов · генерация вопросов по арабскому тексту

Мультиязычная модель HuBERT для извлечения речевых признаков и построения представлений речи на 147 языках.

Подходит для: извлечение признаков из аудиозаписей речи · подготовка речевых эмбеддингов для последующего распознавания речи · определение языка по короткому аудиофрагменту