Tibetan BERT — 138-миллионная BERT-модель для построения решений по обработке тибетского текста.

Подходит для: дообучение классификатора тибетских текстов · извлечение сущностей из тибетских документов · создание языковых представлений тибетских фраз

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

BERT-модель для автоматической разметки слов тибетского текста тегами частей речи UPOS.

Подходит для: разметка частей речи в тибетских текстах · подготовка тибетских корпусов для лингвистического анализа · автоматическое создание грамматической разметки слов

Дообученная на преимущественно юридических и военных данных модель Wav2Vec2 для распознавания узбекской речи и преобразования её в текст.

Подходит для: Транскрибация узбекской речи · Распознавание узбекской речи в юридических материалах · Расшифровка военных аудиозаписей на узбекском языке

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

Предварительно обученная модель RoBERTa для предсказания пропущенных фрагментов в тайском тексте и последующей адаптации под задачи классификации и разметки.

Подходит для: восстановление замаскированных слов в тайских текстах · предварительное обучение моделей для классификации тайских текстов · адаптация под анализ тональности тайских публикаций

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

RoBERTa-модель, предварительно обученная на тибетских текстах, для заполнения пропусков и адаптации к задачам анализа тибетского языка.

Подходит для: предсказание пропущенных слов в тибетском тексте · дообучение для разметки частей речи на тибетском языке · дообучение для синтаксического анализа тибетских предложений

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

Модель BERT для присвоения тегов частей речи UPOS словам в тайском тексте.

Подходит для: POS-разметка предложений на тайском языке · Автоматическая разметка тайских текстовых корпусов тегами UPOS · Подготовка тайских текстов для синтаксического анализа

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

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

Крупная модель Google на базе BERT для извлечения представлений и настройки под NLP-задачи на 17 индийских языках и их транслитерированных вариантах.

Подходит для: получение контекстных векторных представлений индийских текстов · настройка распознавания именованных сущностей на индийских языках · разметка частей речи в индийском тексте

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

Модель Dicta на базе BERT совместно анализирует морфологию, синтаксис и именованные сущности в текстах на иврите.

Подходит для: сегментация префиксов в словах на иврите · морфологический разбор иврита · лемматизация текстов на иврите

Whisper Medium, дообученная для транскрибирования узбекской речи с особым вниманием к ташкентскому диалекту.

Подходит для: транскрибирование узбекских подкастов · распознавание узбекской речи в новостных записях · расшифровка аудио на ташкентском диалекте

Многоязычная HuBERT-модель извлекает речевые признаки с частотой 25 Гц для токенизации речи и обучения речевых языковых моделей.

Подходит для: извлечение признаков из речевых сигналов · токенизация речи для обучения SpeechLM · подготовка речевых представлений для языкового моделирования речи

Китайская RoBERTa-модель, дообученная для определения логических отношений между текстами в задачах NLI.

Подходит для: проверка, следует ли гипотеза из текстовой посылки · определение противоречия между двумя китайскими предложениями · классификация логического отношения между парами текстов

Предобученная китайская HuBERT-модель извлекает признаки речи и служит основой для настройки систем распознавания речи.

Подходит для: извлечение признаков из китайской речи · подготовка акустических представлений для ASR · дообучение системы распознавания китайской речи на размеченных данных

RoBERTa, дообученная для разметки частей речи UPOS и синтаксического анализа тайских текстов.

Подходит для: разметка частей речи в тайских текстах · присвоение словам универсальных тегов UPOS · подготовка тайских текстов к синтаксическому анализу зависимостей

BERT-модель для тибетского языка, предсказывающая замаскированные токены и пригодная для дообучения под языковые задачи.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в тибетском тексте · предсказание замаскированных токенов · дообучение для разметки частей речи на тибетском

Компактная дистиллированная англоязычная модель BERT для понимания текста и дальнейшего дообучения под конкретные NLP-задачи.

Подходит для: дообучение для классификации текстов · дообучение для распознавания именованных сущностей · дообучение для ответа на вопросы по тексту

Модель Wav2Vec2 для транскрибирования тайской речи, дообученная на данных Common Voice с токенизацией newmm.

Подходит для: транскрибирование тайской речи из аудиозаписей · распознавание речи на тайском языке в проектах Common Voice · оценка качества систем тайского распознавания речи

TabiBERT — турецко-английская энкодерная модель для заполнения пропусков и дообучения под задачи понимания текста, поиска и представления кода.

Подходит для: заполнение пропусков в турецких текстах · дообучение классификатора турецких документов · извлечение ответов на вопросы из турецкого текста