Базовая японская BERT-модель для предсказания замаскированных токенов и адаптации к задачам обработки японского текста.
Подходит для: предсказание пропущенных слов в японском тексте · восстановление замаскированных фрагментов японских предложений · получение исходной модели для дообучения на классификацию японского текста
Предварительно обученная японская BERT Large для понимания текста и дообучения под задачи обработки японского языка.
Подходит для: Дообучение классификатора японских текстов · Извлечение сущностей из японских документов · Построение систем анализа тональности на японском языке
Японская модель BERT base для заполнения пропусков и анализа контекста японского текста.
Подходит для: Заполнение пропусков в японских предложениях · Подбор вероятного слова в заданном японском контексте · Получение контекстных представлений японского текста для NLP-задач
Предобученная японская BERT-модель для извлечения контекстных представлений и дообучения на задачах обработки японского текста.
Подходит для: дообучение классификатора японских текстов · извлечение контекстных представлений японских слов и предложений · разметка сущностей в японском тексте после дообучения
Базовая японская BERT-модель с посимвольной токенизацией для заполнения пропусков и построения систем обработки японского текста.
Подходит для: заполнение пропущенных слов в японском тексте · подготовка эмбеддингов японских текстов для дообучения · дообучение классификатора японских текстов
Японская модель BERT Large для заполнения пропусков и извлечения контекстных представлений из текста.
Подходит для: подстановка пропущенных слов в японском тексте · оценка контекстной уместности японских слов · получение представлений японских предложений для последующей классификации
Японская BERT base модель с whole word masking для заполнения пропусков и других задач понимания японского текста.
Подходит для: восстановление замаскированных слов в японском тексте · подготовка эмбеддингов для японских текстов · дообучение для классификации японских текстов
Японская предобученная BERT large для заполнения пропусков и других задач понимания японского текста.
Подходит для: восстановление замаскированных слов в японском предложении · подбор контекста для пропусков в японском тексте · адаптация BERT для классификации японских текстов
Японская encoder-модель на 479,5 млн параметров для анализа текста и задач поиска по длинным последовательностям до 8192 токенов.
Подходит для: восстановление замаскированных слов в японском тексте · классификация японских документов · извлечение ответов на вопросы из японского текста
Крупная японская DeBERTa V2 для восстановления замаскированных токенов и последующего дообучения на задачи понимания японского текста.
Подходит для: восстановление пропущенных слов в японском тексте · подстановка замаскированных токенов при языковом моделировании · создание исходной модели для дообучения под задачи японского NLP
Японская модель BERT для восстановления замаскированных слов и построения языковых представлений на основе текста японской Википедии.
Подходит для: восстановление пропущенных слов в японском тексте · подсказка вероятных вариантов заполнения маски · извлечение языковых представлений японских предложений
Модель на основе WangchanBERTa для распознавания именованных сущностей в тайских текстах.
Подходит для: извлечение именованных сущностей из тайского текста · разметка токенов тайских документов · автоматическая обработка тайских текстовых корпусов
Предобученная на японских текстах модель T5 v1.1 для файнтюнинга под задачи генерации и преобразования текста.
Подходит для: дообучение для генерации японского текста · дообучение для суммаризации японских текстов · адаптация под перевод с японского или на японский
Японская ELECTRA-модель для извлечения признаков и языкового анализа в конвейерах spaCy и GiNZA.
Подходит для: извлечение контекстных признаков из японского текста · анализ японского текста в spaCy · распознавание bunsetu-фраз с компонентами GiNZA
Японский cross-encoder на базе BERT для определения следования, нейтральности и противоречия между предложениями, а также классификации без примеров.
Подходит для: проверка, следует ли гипотеза из японского текста · поиск противоречий между японскими предложениями · оценка логической связи между двумя фразами
Японская модель BERT с расширенным набором символьных эмбеддингов для заполнения пропусков и дообучения под задачи анализа текста.
Подходит для: предсказание пропущенных слов в японском тексте · дообучение для разметки частей речи на японском · дообучение для синтаксического анализа зависимостей японского текста
Предварительно обученная японская модель T5 для извлечения признаков и последующей настройки под конкретные задачи обработки японского текста.
Подходит для: извлечение признаков из японских текстов · дообучение классификатора жанров японских новостей · дообучение модели для ответов на вопросы по-японски
Базовая японская модель DeBERTa V3 для masked language modeling и дообучения на задачах понимания текста.
Подходит для: предсказание замаскированных токенов в японском тексте · дообучение классификатора японских отзывов · дообучение модели для определения логического следования в японском тексте
Модель BERT для присвоения тегов частей речи UPOS словам в тайском тексте.
Подходит для: POS-разметка предложений на тайском языке · Автоматическая разметка тайских текстовых корпусов тегами UPOS · Подготовка тайских текстов для синтаксического анализа
Базовая японская модель RoBERTa для предсказания замаскированных токенов и контекстного анализа текста.
Подходит для: восстановление пропущенных слов в японских предложениях · подбор контекстно подходящего японского токена · получение предсказаний для маскированного японского текста
Японская базовая DeBERTa V2 для предсказания замаскированных фрагментов текста и дообучения на задачах японского языка.
Подходит для: предсказание пропущенных слов в японском тексте · получение контекстных представлений японских текстов для дообучения · адаптация энкодера для классификации японских текстов
Модель на основе японского BERT извлекает имена людей и географические названия из текста.
Подходит для: извлечение имён людей из японских текстов · распознавание географических названий в японских документах · разметка сущностей в статьях японской Википедии
Модель NVIDIA NeMo для распознавания японской речи с пунктуацией в текст.
Подходит для: расшифровка японских аудиозаписей · преобразование японской речи в текст · транскрибация японских речевых данных
Sumi-7B — 7,4-миллиардная языковая модель на основе дискретной диффузии для генерации текста с двунаправленным вниманием.
Подходит для: генерация продолжения текста · создание текстовых черновиков · эксперименты с диффузионными языковыми моделями