Авторегрессионная GPT-2 Medium-модель Stanford CRFM для генерации текста и исследований языковых моделей.

Подходит для: автодополнение текста по заданному началу · генерация связных текстовых продолжений · эксперименты с авторегрессионным языковым моделированием

Англоязычная модель Flair на базе LSTM-CRF для распознавания имён людей, мест, организаций и других именованных сущностей.

Подходит для: извлечение имён людей из английских текстов · поиск географических названий в документах · выделение организаций в новостях

Небольшая авторегрессионная модель GPT-2 от Stanford CRFM для продолжения и генерации текста по промпту.

Подходит для: продолжение короткого текста по началу фразы · генерация текста по текстовому промпту · эксперименты с обучением и поведением GPT-2

Небольшая авторегрессионная модель GPT-2 от Stanford CRFM для продолжения и генерации англоязычного текста.

Подходит для: продолжение короткого англоязычного текста · генерация простых текстовых фрагментов по затравке · эксперименты с GPT-2 и авторегрессионной генерацией

Авторегрессионная GPT-2 Medium модель Stanford CRFM для генерации и продолжения текста по заданному контексту.

Подходит для: автодополнение текстов · продолжение начатого текста · генерация синтетических текстовых данных

Франкоязычная модель на базе RoBERTa для предсказания пропущенных слов и извлечения контекстных представлений текста.

Подходит для: подстановка пропущенного слова во французском тексте · получение контекстных представлений французских слов и предложений · подготовка основы для дообучения моделей обработки французского языка

Авторегрессионная GPT-2-модель Stanford CRFM для генерации и продолжения текста по заданному контексту.

Подходит для: автодополнение текстовых последовательностей · генерация черновиков текста · эксперименты с авторегрессионными языковыми моделями

Авторегрессионная модель GPT-2 от Stanford CRFM для генерации продолжения текста по заданному контексту.

Подходит для: автодополнение текстовых фрагментов · генерация черновиков текста · продолжение рассказов и предложений

Стандартная модель Flair на основе LSTM-CRF для подробной разметки частей речи в английском тексте.

Подходит для: разметка частей речи в английских текстах · извлечение POS-тегов для каждого токена · подготовка английских данных к синтаксическому анализу

GPT-2-модель на 2,7 млрд параметров, обученная на биомедицинских текстах для исследовательских задач NLP и дообучения под ответы на вопросы.

Подходит для: генерация черновиков биомедицинских текстов для экспериментов · дообучение модели для ответов на биомедицинские вопросы · оценка языковых моделей на задаче MedQA

GPT-2-модель Stanford CRFM для генерации и продолжения текста по текстовому промпту.

Подходит для: продолжение заданного текста · генерация текста по промпту · создание черновиков текста

Модель на основе CamemBERT размечает части речи в текстах на французском языке.

Подходит для: Разметка частей речи во французских предложениях · Морфосинтаксический анализ французских текстов · Подготовка тегов для французского NLP-конвейера

Быстрая модель Flair для распознавания именованных сущностей в английском тексте на основе LSTM-CRF.

Подходит для: извлечение имён людей из английских текстов · поиск географических названий в документах · выделение организаций в новостях и статьях

Компактная англоязычная базовая модель на архитектуре Relaxed Recursive Transformer для продолжения текста, экспериментов и дальнейшего дообучения.

Подходит для: продолжение английского текста · эксперименты с рекурсивными трансформерами · исследование компактных языковых моделей

CANINE-S — многоязычный символьный энкодер для извлечения представлений текста и тонкой настройки под задачи понимания языка.

Подходит для: извлечение векторных представлений текста · подготовка признаков для классификации предложений · тонкая настройка для разметки токенов

Модель Stanza для русского языка выполняет токенную классификацию в задачах лингвистического анализа текста.

Подходит для: токенная разметка русского текста · лингвистический анализ русскоязычных документов · подготовка текста для синтаксического разбора

Модель Stanza для токенной классификации и лингвистического анализа текстов на старофранцузском языке.

Подходит для: токенная классификация старофранцузского текста · лингвистический анализ старофранцузских документов · подготовка старофранцузского текста для последующего NLP-анализа

Модель Flair на базе LSTM-CRF размечает имена людей, места и организации во французских текстах.

Подходит для: извлечение имен людей из французских документов · поиск географических названий во французском тексте · распознавание организаций во французских новостях

Авторегрессионная GPT-2-модель на 780 млн параметров для генерации продолжений музыки, закодированной как последовательности событий.

Подходит для: генерация продолжения музыкальной последовательности в событийном представлении · создание MIDI-подобных музыкальных фрагментов · эксперименты с авторегрессионной генерацией музыки

GPT-2 Small от Stanford CRFM для продолжения и генерации текста по текстовой подсказке.

Подходит для: продолжение короткого текста по началу фразы · генерация текстовых примеров для экспериментов · проверка и демонстрация авторегрессионной генерации

Модель Stanza для классификации токенов в испанском тексте в составе конвейеров лингвистического анализа.

Подходит для: классификация токенов в испанских текстах · лингвистический анализ испанского языка в NLP-конвейере · обработка испанского текста с помощью Stanza

Модель Stanza для классификации токенов в финском тексте.

Подходит для: разметка токенов финского текста · лингвистический анализ финского текста в Stanza · подготовка финского текста для последующего NLP-анализа

Caprica — модель GPT-2 Small от Stanford CRFM для генерации продолжения текста по подсказке.

Подходит для: генерация продолжения текста по фрагменту · создание черновиков прозы по начальной фразе · эксперименты с авторегрессионной генерацией текста

AfroXLMR-large — адаптированная для африканских языков модель XLM-RoBERTa для предсказания пропущенных токенов и языковых задач.

Подходит для: заполнение пропусков в африканоязычных текстах · сравнение языковых представлений африканских языков · создание базовой модели для NER на африканских языках