Дообученная модель BERT для классификации новостных текстов как сильно предвзятых, слегка предвзятых или нейтральных.

Подходит для: оценка предвзятости новостной статьи · сортировка новостных материалов по уровню предвзятости · поиск потенциально нейтральных публикаций

Дообученная на базе BERT модель выделяет именованные сущности и фрагменты текста, связанные с предвзятостью, в англоязычных предложениях.

Подходит для: выделение сущностей в предложениях · поиск фрагментов текста, связанных с предвзятостью · разметка токенов для анализа медийных текстов

Мультиязычная модель RoBERTa для классификации медийной предвзятости в отдельных предложениях.

Подходит для: поиск предвзятых формулировок в новостных статьях · классификация предложений из медиатекстов по наличию предвзятости · анализ языка публикаций в журналистских исследованиях

RoBERTa-модель Unitary для классификации токсичности комментариев и выявления связанных с ней категорий вредного содержания.

Подходит для: фильтрация токсичных комментариев в сообществах · выявление оскорблений и угроз в пользовательских сообщениях · приоритизация комментариев для проверки модераторами

Англоязычная модель на базе DistilBERT классифицирует предложения новостных статей для выявления предвзятости и проблем справедливости.

Подходит для: поиск предвзятых формулировок в новостных предложениях · первичная проверка новостных материалов на языковую предвзятость · анализ предвзятости в корпусах англоязычных новостей

Мультимодальная модель Thomson Reuters для профессиональных и общих задач, включая анализ юридических, налоговых и журналистских материалов.

Подходит для: поиск и анализ сведений в юридических документах · подготовка ответов и сводок по налоговым материалам · анализ новостей и помощь в журналистских исследованиях

Дообученная на BABE RoBERTa классифицирует английские новостные предложения по наличию лексической предвзятости.

Подходит для: поиск лексически предвзятых формулировок в английских новостях · разметка предложений по наличию эмоционально окрашенной лексики · исследование лексической предвзятости в новостных текстах

Дообученная DeBERTa V3 Small классифицирует тональность предложений из англоязычных финансовых новостей.

Подходит для: определение тональности финансовых новостных заголовков · сортировка финансовых новостей по тональности · мониторинг позитивных и негативных новостей о компаниях

RoBERTa-модель MediaBiasGroup классифицирует англоязычные предложения по наличию медийной предвзятости.

Подходит для: классификация предложений из новостных статей по медийной предвзятости · разметка корпуса англоязычных медиатекстов · анализ предвзятости в журналистских материалах

Модель на базе DeBERTa-v3 классифицирует английские тексты для выявления сексуального содержания, разжигания ненависти и пропаганды насилия.

Подходит для: предварительная модерация англоязычных сообщений · выявление оскорбительного содержания в комментариях · обнаружение разжигания ненависти в пользовательских текстах

Англоязычная модель на базе DistilRoBERTa классифицирует текст как нейтральный или предвзятый.

Подходит для: выявление предвзятых формулировок в англоязычном тексте · первичная проверка редакторских правок на предвзятость · классификация фрагментов текста по категориям «нейтральный» и «предвзятый»

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Англоязычная RoBERTa-модель для бинарного выявления языковой предвзятости в новостных высказываниях.

Подходит для: выявление предвзятой лексики в новостных высказываниях · разметка новостных фрагментов для исследований медиапредвзятости · сравнение языковой нейтральности публикаций разных СМИ

Англоязычная модель RoBERTa, продолжительно предобученная на научных статьях по биомедицине и предназначенная для настройки под задачи анализа медицинских текстов.

Подходит для: классификация биомедицинских публикаций · извлечение отношений между химическими веществами и белками · распознавание биомедицинских сущностей в научных статьях

Мультиязычная модель на базе XLM-RoBERTa large автоматически относит новостные тексты к верхнеуровневым темам IPTC.

Подходит для: автоматическая тематическая разметка новостных статей · категоризация новостей по темам IPTC · аннотирование больших новостных корпусов

Мультимодальная модель Zentropi для бинарной классификации текста, изображений и видео по настраиваемым политикам контента.

Подходит для: модерация текстовых публикаций и изображений · проверка пользовательских запросов с текстом и изображениями на риски · проверка ответов LLM по заданной политике

Модель размечает англоязычные корпоративные и макроэкономические новости, извлекая темы, события, тональность, серьёзность и предполагаемое влияние на рынки.

Подходит для: классификация тем в новостях о макроэкономике и рынках · извлечение событий и тональности из новостей с тикерами компаний · оценка предполагаемого влияния новости на рисковые активы

Многоязычная модель классификации текста на базе XLM-RoBERTa для выявления токсичных, оскорбительных и потенциально вредных высказываний.

Подходит для: фильтрация токсичных комментариев в социальных сетях · поиск оскорблений и травли на форумах · первичная модерация отзывов и пользовательских сообщений

Дообученный BERT-классификатор распределяет новостные тексты по тематическим категориям AG News.

Подходит для: классификация новостных статей по темам · автоматическая тематическая разметка новостной ленты · сортировка новостей по категориям

Классификатор BERT определяет полярность текста и социальные представления по отношению к демографическим группам для анализа предвзятости.

Подходит для: аудит предвзятости в текстах, созданных языковой моделью · анализ отношения текста к демографическим группам · классификация социальной окраски высказываний

Модель классифицирует тональность корейских новостных статей о компаниях на негативную, нейтральную и позитивную.

Подходит для: Определение тональности новости о конкретной компании · Классификация финансовых новостей на позитивные, негативные и нейтральные · Мониторинг репутации компаний по новостным публикациям

Дообученная англоязычная модель Qwen3 для выявления и объяснения 18 типов предвзятости в новостях и медиаматериалах.

Подходит для: выявление политической и социальной предвзятости в новостных статьях · редакционная проверка текстов на сенсационность и одностороннее освещение · анализ выбора источников и отсутствующей атрибуции в публикациях

Модель Vector Institute анализирует англоязычные новости на предвзятость и возвращает структурированную разметку с нейтральной версией статьи.

Подходит для: поиск предвзятых формулировок в новостной статье · классификация типа и степени предвзятости текста · выделение эмоционально окрашенных фрагментов в новостях

Производная модели mediabiasgroup/magpie-babe-ft. Мультиязычная модель RoBERTa для классификации медийной предвзятости в отдельных предложениях.

Подходит для: поиск предвзятых формулировок в новостных статьях · классификация предложений из медиатекстов по наличию предвзятости · анализ языка публикаций в журналистских исследованиях