Многоязычная модель на базе XLM-RoBERTa для выделения людей, организаций и мест в тексте.
Подходит для: извлечение имён людей из многоязычных текстов · поиск организаций в статьях и документах · распознавание географических названий
Англоязычная чат-модель Qwen2.5 на 3,1 млрд параметров для ролевых диалогов в образе Шелдона Купера и решения задач GSM8K.
Подходит для: диалоги и ролевые ответы в образе Шелдона Купера · решение математических задач GSM8K · ответы на вопросы по STEM-темам в характерном стиле персонажа
Модель создаёт эмбеддинги латинских текстов для поиска интертекстуальных связей между произведениями классических авторов.
Подходит для: поиск параллельных мест в произведениях латинских авторов · выявление возможных интертекстуальных связей между фрагментами · сопоставление латинских цитат с кандидатами из корпуса
Дообученная на латинских текстах модель эмбеддингов для поиска интертекстуальных связей между произведениями классических авторов.
Подходит для: поиск текстовых параллелей в корпусах латинской литературы · сопоставление латинского фрагмента с кандидатами на интертекстуальную связь · поиск повторяющихся формулировок у классических латинских авторов
Модель создаёт эмбеддинги латинских текстов для поиска межтекстовых параллелей в произведениях античных авторов.
Подходит для: поиск интертекстуальных связей между латинскими произведениями · сопоставление фрагмента латинского текста с корпусом кандидатов · поиск цитат и близких текстовых параллелей в античной литературе
Модель эмбеддингов для поиска интертекстуальных связей и сходных фрагментов в латинских классических текстах.
Подходит для: поиск литературных параллелей в латинских текстах · сопоставление цитат и фрагментов произведений классических авторов · ранжирование кандидатов по сходству с латинским запросом
Дообученная модель эмбеддингов для поиска интертекстуальных связей между латинскими текстами классических авторов.
Подходит для: поиск параллельных мест в произведениях латинских авторов · ранжирование фрагментов по сходству с латинским запросом · выявление возможных интертекстуальных связей в классических текстах
Дообученная RoBERTa-модель строит эмбеддинги латинских текстов для поиска межтекстовых параллелей между авторами классической латыни.
Подходит для: поиск межтекстовых параллелей в произведениях классических авторов · поиск латинских фрагментов, похожих на заданный отрывок · сопоставление латинских текстов в корпусе по смысловой близости
Модель создаёт эмбеддинги латинских текстов для поиска интертекстуальных связей между произведениями классических авторов.
Подходит для: поиск интертекстуальных параллелей между латинскими произведениями · сопоставление фрагментов классических авторов · ранжирование латинских текстов по сходству
Дообученная многоязычная E5-модель создаёт эмбеддинги латинских текстов для поиска межтекстовых связей в классической литературе.
Подходит для: поиск параллельных фрагментов у авторов классической латыни · выявление интертекстуальных связей между латинскими произведениями · сопоставление латинских предложений по смыслу
Модель создаёт эмбеддинги латинских текстов для поиска межтекстовых связей между авторами античности.
Подходит для: поиск параллельных мест в корпусах латинских текстов · сопоставление фрагментов классических авторов по смыслу · поиск межтекстовых связей в бенчмарке Loci Similes
Дообученная на латинских текстах модель эмбеддингов для поиска интертекстуальных связей между произведениями классических авторов.
Подходит для: поиск параллельных мест в текстах классических латинских авторов · сопоставление латинских фрагментов по смысловому сходству · поиск вероятных интертекстуальных связей в корпусе латинской литературы
Модель создаёт эмбеддинги латинских текстов для поиска интертекстуальных связей и параллелей между классическими авторами.
Подходит для: поиск интертекстуальных параллелей в латинских произведениях · сопоставление фрагментов классических авторов по смыслу · поиск похожих латинских отрывков в корпусе
Компактная дообученная модель BERT для предсказания замаскированных токенов в тексте.
Подходит для: предсказание скрытого слова в предложении · восстановление пропущенного токена по контексту · получение вероятных замен замаскированного слова