Модель BERT для классификации финансовых текстов по категориям ESG: экология, социальные вопросы, корпоративное управление или None.

Подходит для: классификация предложений из ESG-отчётов компаний · поиск экологических тем в финансовых документах · выявление социальных вопросов в годовых отчётах

Англоязычный классификатор DistilBERT распределяет тексты ESG-отчётов по трём уровням тематических категорий.

Подходит для: классификация разделов ESG-отчётов по экологическим темам · выделение тем прав человека и условий труда в корпоративных документах · категоризация сведений об управлении и деловой этике

Англоязычная модель RoBERTa для классификации текстов социальной тематики в ESG.

Подходит для: выявление социальных тем в ESG-коммуникациях · классификация текстов компаний о социальной ответственности · анализ социальных аспектов корпоративной отчётности

Англоязычная модель на базе FinBERT для классификации финансовых текстов по девяти темам ESG.

Подходит для: классификация предложений из ESG-отчётов по тематике · разметка годовых отчётов компаний по темам устойчивого развития · выделение упоминаний изменения климата и природного капитала

FinBERT — предварительно обученная на финансовых текстах модель BERT для задач финансового NLP и последующего дообучения.

Подходит для: Заполнение пропущенных слов в финансовых документах · Подготовка модели для анализа тональности финансовых новостей и отчётов · Дообучение для классификации ESG-упоминаний

Компактная модель Skywork для оценки и ранжирования ответов языковых моделей по предпочтениям.

Подходит для: сравнение качества двух ответов чат-бота · ранжирование вариантов ответа по предпочтительности · оценка ответов при разработке языковой модели

Модель вознаграждения на базе Llama 3.1 оценивает предпочтительность ответов и помогает ранжировать результаты языковых моделей.

Подходит для: оценка качества ответов чат-бота · выбор лучшего ответа из нескольких вариантов · ранжирование ответов языковой модели

Модель на базе LLaMA оценивает и ранжирует ответы языковых моделей по пяти атрибутам с учётом неопределённости оценки.

Подходит для: сравнение двух ответов языковой модели · ранжирование ответов по качеству · оценка полезности и корректности ответа

Англоязычный классификатор BERT для анализа текстов об ESG и устойчивом инвестировании.

Подходит для: классификация текстов об устойчивом инвестировании · анализ ESG-упоминаний в финансовых документах · сортировка новостей по темам устойчивого развития

Англоязычная модель RoBERTa для классификации экологических текстов в коммуникациях ESG.

Подходит для: Выявление экологической тематики в ESG-отчётах · Классификация экологических текстовых образцов · Фильтрация экологических материалов в корпусе ESG-коммуникаций

Дообученная RoBERTa для выявления и классификации экологических текстов в ESG-коммуникациях.

Подходит для: классификация фрагментов ESG-отчётов по экологической тематике · поиск экологических заявлений в корпоративных текстах · разметка экологических сообщений для анализа ESG-коммуникаций

Англоязычная модель RoBERTa для выявления текстов о социальной составляющей ESG.

Подходит для: классификация сообщений о социальной тематике ESG · отбор социальных ESG-текстов из корпоративных публикаций · анализ социальной составляющей ESG-коммуникаций

RoBERTa-модель для классификации английских ESG-текстов и выявления материалов о корпоративном управлении.

Подходит для: Выявление текстов о корпоративном управлении в ESG-коммуникациях · Фильтрация корпоративных публикаций по теме governance · Разметка ESG-документов для последующего анализа

RoBERTa-модель, дообученная для выявления текстов об управлении в ESG-коммуникациях.

Подходит для: классификация корпоративных текстов по теме ESG-governance · отбор публикаций о корпоративном управлении для ESG-анализа · поиск упоминаний управленческих вопросов в отчетах компаний

Англоязычная RoBERTa-Large классифицирует тональность финансовых, макроэкономических и климатических текстов как отрицательную, нейтральную или положительную.

Подходит для: Оценка тональности сообщений центральных банков · Анализ текстов о денежно-кредитной политике и инфляции · Классификация тональности финансовых новостей

Reward-модель Skywork на базе Llama 3.1 оценивает ответы диалоговых моделей, чтобы сравнивать и ранжировать их по предпочтительности.

Подходит для: оценка качества ответов чат-бота · сравнение двух ответов языковой модели · ранжирование сгенерированных ответов

Англоязычная модель-судья на базе Mistral для оценки ответов LLM по критериям и попарного ранжирования.

Подходит для: оценка ответа языковой модели по рубрике от 1 до 5 · сравнение и ранжирование двух ответов LLM · генерация обоснованной обратной связи для ответа модели

RoBERTa-модель для классификации тональности финансовых текстов на положительную, отрицательную и нейтральную.

Подходит для: оценка тональности финансовых новостей · анализ тональности годовых и квартальных отчётов · классификация объявлений о финансовых результатах

Модель BERT с 136,7 млн параметров предсказывает скрытые токены в тексте и подходит для задач заполнения пропусков.

Подходит для: предсказание пропущенного слова в предложении · подстановка маскированных токенов при анализе текста · получение вероятных вариантов продолжения фразы с маской

Модель RoBERTa для выявления текстов о биоразнообразии в экологических раскрытиях ESG.

Подходит для: классификация экологических раскрытий по теме биоразнообразия · поиск упоминаний биоразнообразия в ESG-отчётах · фильтрация текстовых фрагментов для анализа природы и экосистем

Модель Princeton NLP оценивает тексты по стилю, требуемой экспертизе, фактическому содержанию и образовательной ценности для отбора обучающих данных.

Подходит для: оценка качества текстов перед включением в обучающий корпус · ранжирование текстовых примеров по образовательной ценности · отбор текстов по стилю и необходимому уровню экспертизы

Англоязычная модель эмбеддингов для семантического поиска и сравнения текстов, дообученная на вопросах и контекстах по ESG-отчётности.

Подходит для: поиск ответов на вопросы в ESG-отчётах · семантический поиск по корпоративным документам · поиск похожих предложений и перефразировок

Англоязычная RoBERTa-модель для заполнения пропусков и анализа текстов о корпоративном управлении в сфере ESG.

Подходит для: предсказание пропущенных слов в ESG-отчетах · анализ формулировок о корпоративном управлении в годовых отчетах · исследование ESG-коммуникации компаний

Модель вознаграждения на базе Gemma 2, которая оценивает и сравнивает ответы языковых моделей по предпочтительности.

Подходит для: сравнение двух ответов чат-бота по качеству · ранжирование вариантов ответа для выбора предпочтительного · оценка диалогов при проверке качества языковой модели