Корейская RoBERTa-модель превращает предложения и абзацы в эмбеддинги для семантического поиска, сравнения и кластеризации текстов.
Подходит для: семантический поиск по корейским документам · поиск похожих предложений на корейском языке · ранжирование результатов по смысловому сходству
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Дообученная корейская RoBERTa классифицирует высказывания по семи типам речевого намерения.
Подходит для: Определение, является ли корейская реплика вопросом или утверждением · Распознавание команд и риторических команд в диалогах · Выделение риторических вопросов в корейском тексте
Модель RoBERTa от Bespin Global преобразует предложения и абзацы в векторы для семантического поиска и кластеризации, преимущественно на корейском языке.
Подходит для: семантический поиск по корейским документам · поиск похожих предложений на корейском языке · кластеризация корейских текстов
Модель преобразует корейские предложения и абзацы в векторы для семантического поиска, сравнения и кластеризации.
Подходит для: семантический поиск по корейским документам · поиск похожих предложений на корейском языке · кластеризация корейских текстов по смыслу
Дообученная на корейском наборе AIHub модель BERT для извлечения ответов на вопросы из текста.
Подходит для: извлечение ответа на корейский вопрос из предоставленного текста · создание системы машинного чтения на корейском языке · поиск ответа в корейских документах и справочных материалах