I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

jfarray/Model_paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2_30_Epochs — модель Sentence Transformers на базе архитектуры BERT. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 384, предназначенные для сравнения семантической близости, семантического поиска и кластеризации. Обучение проводилось с функцией потерь CosineSimilarityLoss; модель доступна в формате PyTorch и может использоваться через Sentence-Transformers или Transformers с подходящим pooling. Модель подходит для поиска похожих фраз и документов, группировки текстов и получения векторных представлений для последующей обработки. Контекст ограничен 512 токенами. Название базовой модели указывает на мультиязычный вариант MiniLM, однако README и метаданные не приводят список поддерживаемых языков или идентификатор базовой модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

jfarray/Model_paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2_100_Epochs — модель Sentence-Transformers на базе XLM-RoBERTa, обученная для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 768. Она предназначена для семантического поиска, кластеризации и сравнения текстов по смыслу. В обучении использовалась функция потерь CosineSimilarityLoss. Модель содержит 305,2 млн параметров, принимает текст и формирует векторные представления; длина контекста — 514 токенов. Для работы доступны веса PyTorch и библиотека Sentence-Transformers. Название и описание указывают на мультиязычную основу paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2, однако перечень поддерживаемых языков в данных не приведён. Лицензия в предоставленных данных не указана.

jfarray/Model_paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2_1_Epochs — модель Sentence-Transformers на архитектуре XLM-RoBERTa с 305,2 млн параметров. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768, пригодные для сравнения семантической близости, кластеризации и семантического поиска. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления; заявленная длина контекста — 514 токенов. В README указано обучение с CosineSimilarityLoss. Многоязычная основа отражена в названии модели, однако конкретный перечень поддерживаемых языков не приведён. Для использования доступны PyTorch и библиотека Sentence-Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

jfarray/Model_paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2_50_Epochs — модель Sentence-Transformers на архитектуре XLM-RoBERTa, разработанная пользователем jfarray. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для поиска семантически близких текстов и кластеризации. Модель содержит около 305,2 млн параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 514 токенов. В README указано обучение с CosineSimilarityLoss. Название модели указывает на вариант paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2, однако базовая модель отдельно в метаданных не указана. Модель подходит для семантического поиска и сопоставления предложений; сведения о поддерживаемых языках в метаданных отсутствуют. Опубликованные файлы — в формате PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели Vedant367/models_anamoly на Hugging Face совпадает с карточкой sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2, поэтому описание составлено по ней. all-MiniLM-L6-v2 — модель Sentence-Transformers, разработанная в ходе Community Week Hugging Face. Это дообученный энкодер на архитектуре BERT с 25,9 млн параметров: он преобразует предложения и короткие абзацы в плотные векторы размерностью 384, отражающие их семантику. Модель дообучена контрастивным методом на более чем миллиарде пар предложений из нескольких наборов данных. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения предложений и кластеризации текстов. Она поддерживает английский язык; максимальный контекст по метаданным — 512 токенов, при этом карточка сообщает, что вход длиннее 256 WordPiece-токенов обрезается. Доступны форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Лицензия — Apache-2.0. Векторы полезны для поиска смыслового сходства, но сама модель не генерирует текст; длинные входы обрезаются, а качество представлений зависит от соответствия текста и задачи обучающим данным.

gabrielloiseau/ModernBERT-base-authorship-verification — модель Sentence Transformers, дообученная на основе answerdotai/ModernBERT-base. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для сравнения текстов по смыслу с помощью косинусного сходства. Модель подходит для семантического поиска, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текстов, а также для проверки сходства авторского стиля. Она содержит 149 млн параметров, использует архитектуру ModernBERT и обрабатывает последовательности длиной до 8192 токенов. В метаданных указан английский язык базовой модели; отдельные сведения о языках обучения этой версии не приведены. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

kokolamba/ModernBERT-base-DPR-8e-05-CMNRL-minibs16 — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная автором на базе answerdotai/ModernBERT-base на 1,25 млн примеров из набора MS MARCO. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для сравнения текстов по косинусному сходству, семантического поиска и подбора релевантных фрагментов. Также в README указаны сценарии поиска парафраз, кластеризации и классификации текста. Модель использует encoder-архитектуру ModernBERT с усреднением токенных представлений; максимальная длина последовательности — 8192 токена. Она подходит для англоязычного семантического поиска и сопоставления запросов с документами. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не приведена.

NohTow/ModernBERT-base-DPR-fullneg-gte-0.0002 — модель Sentence Transformers на базе ModernBERT, обученная на наборе bge-full-data. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768; сходство между ними оценивается косинусной близостью. Архитектура использует ModernBertModel и усреднение токенных представлений, максимальная длина входа — 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сопоставления текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации на основе эмбеддингов. В README приведены оценки поиска на наборах Nano BEIR и отдельных задачах Nano BEIR; результаты различаются по датасетам и не гарантируют аналогичного качества в других сценариях. Веса доступны в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

makiart/modernbert-base-ft-all-nli — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком makiart на answerdotai/ModernBERT-base с использованием набора all-nli. Encoder-only архитектура ModernBERT содержит около 149 млн параметров; модель кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768. Максимальная длина входной последовательности — 8192 токена, для сравнения векторов подходит косинусное сходство. Модель предназначена для измерения семантического сходства текстов и семантического поиска. Её также можно применять для поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов на основе эмбеддингов. На указанной в карточке оценке TripletEvaluator модель получила cosine accuracy 0,8572. Модель принимает текст на английском языке и выдаёт векторные представления. Веса доступны в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Moritz Laurer дообучил encoder-модель answerdotai/ModernBERT-base на той же смеси датасетов, что и модели коллекции Zeroshot Classifiers Collection версии zeroshot-v2.0. Это модель классификации текста для zero-shot сценариев: её можно применять к задачам, где нужно отнести текст к заданным категориям без отдельного обучения классификатора под каждую задачу. Веса содержат около 149 млн параметров; архитектура — ModernBERT для классификации последовательностей, максимальный контекст — 8192 токена. Модель отличается высокой скоростью и низким потреблением памяти; автор отмечает, что она позволяет использовать большие пакеты и что bf16 ускоряет работу примерно вдвое по сравнению с fp16. В описанных автором испытаниях качество в среднем немного уступало DeBERTav3. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0; доступны форматы Safetensors и ONNX.

Это англоязычная модель Sentence Transformer, созданная дообучением nomic-ai/modernbert-embed-base. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для семантического поиска и сравнения текстов. Архитектура включает ModernBERT, усредняющий пулинг токенов и нормализацию векторов; максимальная длина входа — 8192 токена. Для сравнения векторов используется косинусное сходство. Модель подходит для поиска релевантных документов и фрагментов, оценки семантического сходства, поиска перефразирований, классификации и кластеризации текста. В README приведены результаты оценки поиска с векторами размерностью 768, 512, 256, 128 и 64, что позволяет сокращать размерность представлений с некоторым снижением показателей. В карточке указан обучающий набор из 391 пары текстов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Moritz Laurer дообучил англоязычный энкодер answerdotai/ModernBERT-large на той же смеси данных, что и модели коллекции Zeroshot Classifiers Collection версии zeroshot-v2.0. Модель предназначена для классификации текста по заданным меткам в режиме zero-shot: пользователь задаёт текст и варианты категорий, а модель оценивает их применимость. В Hugging Face она опубликована как модель text-classification с архитектурой ModernBertForSequenceClassification; размер составляет 394,7 млн параметров, контекст — до 8192 токенов. Доступны веса Safetensors и формат ONNX, используется библиотека Transformers. Автор отмечает высокую скорость и экономное использование памяти по сравнению с DeBERTav3, что позволяет увеличивать размер пакета; в его экспериментах bf16 давал примерно двукратное ускорение относительно fp16. В среднем на проверенных задачах качество немного уступало DeBERTav3. Модель дообучена на данных версии zeroshot-v2.0, а автор сообщал о подготовке обновлённой версии с улучшенными синтетическими данными. Лицензия — Apache-2.0.

veneres/monobert-msmarco — модель семейства BERT от разработчика veneres, обученная для ранжирования текстовых пар в поиске. Она оценивает соответствие запроса и документа, чтобы пересортировать найденные кандидаты; карточка Hugging Face указывает архитектуру BertForSequenceClassification и применение набора MS MARCO. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текстовые входы с контекстом до 512 токенов и распространяется по лицензии MIT. Модель подходит для reranking в поисковых системах и конвейерах retrieval-augmented generation, где нужно оценить релевантность документов запросу. Указанная задача — text-classification, однако для пользовательского сценария ранжирования пар основная задача — text-ranking. Карточка репозитория не содержит подробного описания обучения, языкового покрытия или метрик качества; по названию MS MARCO нельзя надёжно заключить больше о языках и характеристиках.

cross-encoder/monoelectra-base — англоязычный кросс-энкодер для ранжирования текстов, перенесённый из webis/monoelectra-base в библиотеки Sentence Transformers и Transformers. Модель основана на ELECTRA и содержит 136,7 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель предназначена для второго этапа retrieve-rerank: она оценивает пары «запрос — найденный фрагмент» и переупорядочивает результаты, полученные поисковым движком, например BM25 или моделью эмбеддингов. Также метаданные указывают поддержку классификации текста. Доступны форматы safetensors, ONNX и OpenVINO. Лицензия — Apache-2.0. README описывает перенос модели в другой интерфейс, а метаданные указывают дообучение от google/electra-base-discriminator. Модель ориентирована на английский язык; её контекст ограничен 512 токенами, поэтому длинные пары текстов требуют усечения или разбиения.

onelevelstudio/MPNET-0.3B — многоязычная модель эмбеддингов предложений, основанная на архитектуре XLM-RoBERTa и библиотеке Sentence-Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для поиска по смыслу, сравнения текстов и кластеризации. В README указана модель sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 как описание и источник сведений о назначении; разработчиком базовой модели названа команда Sentence-Transformers. Модель содержит 305,2 млн параметров и принимает текстовые фрагменты с контекстом до 514 токенов. Доступны веса и реализации в форматах PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Поддерживаются многие языки, в том числе русский и английский. Лицензия — Apache-2.0. Подходит для семантического поиска, оценки сходства текстов и кластеризации предложений и абзацев. Как и другие модели эмбеддингов, она выдаёт векторы, а не готовые ответы или разметку; качество зависит от языка и предметной области, а предел контекста ограничивает длину обрабатываемого фрагмента.

harcor/mpnet-base-all-nli-triplet — текстовая модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком репозитория на базе microsoft/mpnet-base на триплетах набора AllNLI. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768; сходство между ними можно оценивать по косинусной мере. Модель рассчитана прежде всего на англоязычный текст, максимальная длина последовательности — 512 токенов. Её применяют для семантического поиска, оценки смыслового сходства, поиска перефразировок, кластеризации и получения признаков для классификации текста. В README приведена точность cosine_accuracy 0,9116 на all-nli-dev и 0,9248 на all-nli-test при оценке TripletEvaluator. Модель принимает текст и выдаёт векторы, а не готовые текстовые ответы. Модель содержит 136,7 млн параметров, использует архитектуру MPNet с усреднением токеновых представлений и опубликована в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

lizchu414/mpnet-base-all-nli-triplet — модель Sentence Transformers на базе MPNet, дообученная на наборе all-nli. Она кодирует предложения и абзацы на английском языке в плотные векторы размерности 768, нормализованные для сравнения косинусным сходством. Модель содержит 136,7 млн параметров и рассчитана на последовательности до 514 токенов по метаданным; в README указана максимальная длина 384 токена. Её применяют для семантического поиска, оценки сходства и поиска перефразировок, кластеризации текстов и извлечения признаков для классификации. README приводит результаты оценки на all-nli с точностью cosine около 0,925. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это англоязычная модель Sentence Transformer на базе microsoft/mpnet-base, дообученная разработчиками Sentence Transformers на наборе sentence-transformers/all-nli с функцией потерь MultipleNegativesRankingLoss. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для сравнения семантической близости по косинусному сходству, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Архитектура состоит из MPNet и mean pooling; максимальная длина последовательности — 512 токенов. В README приведены результаты оценки TripletEvaluator на наборах all-nli-dev и all-nli-test. Модель принимает текст и выдаёт векторы для дальнейшего поиска и анализа. Она рассчитана на английский язык. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это англоязычная модель Sentence Transformers, разработанная tomaarsen и дообученная на microsoft/mpnet-base с использованием пар вопросов и ответов из набора GooAQ. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768; сходство между ними можно оценивать косинусной близостью. Модель подходит для семантического поиска, сопоставления вопросов с ответами и поиска похожих формулировок, а полученные векторы также можно использовать для кластеризации и классификации текста. В основе лежит MPNet с усреднением токенных представлений; максимальная длина входа — 512 токенов, а в метаданных указано контекстное окно 514 токенов. Обучение проводилось на 90 тысячах примеров GooAQ с функцией потерь CachedMultipleNegativesBidirectionalRankingLoss. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Она обучена на англоязычных данных, поэтому её назначение и заявленная поддержка относятся к английскому; карточка не приводит гарантий качества для других языков или областей.

tomaarsen/mpnet-base-nli — модель семейства MPNet, опубликованная tomaarsen и предназначенная для получения эмбеддингов предложений и абзацев. Она преобразует текст в плотные векторы размерности 768; число параметров — 136,7 млн, максимальный контекст — 514 токенов. Эмбеддинги подходят для семантического поиска, кластеризации и сравнения смысловой близости текстов. Модель обучалась с функцией MultipleNegativesRankingLoss и косинусной мерой сходства. Для работы можно использовать Sentence-Transformers либо Transformers с подходящей операцией pooling. В карточке указаны формат Safetensors и библиотека Sentence-Transformers. Языковая специализация и лицензия в предоставленных данных не обозначены; качество может зависеть от языка и предметной области входных текстов.

tomaarsen/mpnet-base-nq-cgist-gt — текстовая модель Sentence Transformers, созданная дообучением microsoft/mpnet-base на парах запросов и ответов из Natural Questions. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для оценки семантического сходства, поиска и сопоставления текстов. Архитектура включает MPNet и усредняющий токены слой pooling; модель имеет 136,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Модель рассчитана на английский язык. Её можно применять для семантического поиска по корпусу документов, сравнения запросов с ответами, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста на основе эмбеддингов. Для сравнения векторов в карточке рекомендована косинусная близость; приведённые оценки на наборах Nano BEIR и Nano BEIR-подобных задачах различаются по датасетам, поэтому качество следует проверять на целевом корпусе. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Ограничение длины входа составляет 512 токенов; карточка не подтверждает поддержку языков помимо английского.

Это англоязычная модель Sentence Transformer, разработанная tomaarsen и дообученная на базе microsoft/mpnet-base на парах из набора gooaq-hard-negatives. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для сравнения семантической близости и поиска текстов; сходство обычно оценивают косинусной мерой. Архитектура объединяет MPNet и усредняющий пулинг токенов, максимальная длина входа — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов на основе эмбеддингов, а также для оценки сходства вопросов и ответов. Она лицензирована по Apache-2.0. Качество зависит от предметной области и корпуса: приведённые в карточке результаты на наборах Nano BEIR и отдельных задачах различаются, поэтому для целевого применения нужна отдельная оценка.

din0s/mpnet-base-nq-prompts-baseline — текстовая модель Sentence Transformers, дообученная на наборе Natural Questions на базе microsoft/mpnet-base. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и сравнивает их косинусным сходством; модель предназначена для семантического поиска и сопоставления текстов. Архитектура состоит из MPNetModel и слоя mean pooling, максимальная длина входа — 512 токенов. Модель рассчитана на английский язык и выпущена под лицензией Apache-2.0. Её можно применять для поиска релевантных ответов на вопросы, оценки семантической близости предложений, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. Карточка приводит результаты на наборах для информационного поиска и NanoBEIR, но качество может различаться на данных других тематик и языков; это модель эмбеддингов, а не генератор ответов.

knguyennguyen/mpnet_jacket4k_adjustedv3 — дообученная модель Sentence Transformers на базе sentence-transformers/all-mpnet-base-v2, разработанная пользователем knguyennguyen. MPNet преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768; для сравнения используется косинусное сходство. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. В обучающем наборе было 11 097 пар anchor-positive, а в оценочном — 300 пар. Максимальная длина последовательности в конфигурации README — 128 токенов; метаданные указывают нативный контекст в 514 токенов. Модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги, которые можно использовать для ранжирования по сходству и дальнейшего анализа. Языки обучения и поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не определены. Модель сохранена в формате safetensors и использует библиотеку Sentence Transformers. Лицензия в предоставленных метаданных и README не указана. Качество для конкретных задач следует проверять отдельно; последовательности длиннее указанного в README предела могут обрезаться.

msmarco-distilbert-base-dot-prod-v3 — модель Sentence-Transformers, обученная командой sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для семантического поиска и кластеризации текстов. Архитектура основана на DistilBERT; модель поддерживает контекст до 512 токенов и работает с библиотекой Sentence-Transformers. Векторы можно применять для поиска текстов по смыслу и группировки похожих предложений или документов. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях.

sentence-transformers/msmarco-distilbert-base-v3 — модель Sentence Transformers на архитектуре DistilBERT, обученная командой Sentence Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768, предназначенные для сравнения семантической близости, семантического поиска и кластеризации текстов. Модель рассчитана на текстовый ввод и выдаёт векторные представления; максимальная длина контекста составляет 512 токенов. Модель можно применять для поиска фрагментов по смыслу, группировки похожих предложений и вычисления семантического сходства. Для работы предусмотрены форматы PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO; удобный интерфейс предоставляет библиотека Sentence Transformers. Репозиторий распространяется по лицензии Apache 2.0. Карточка не приводит сведений о поддерживаемых естественных языках, поэтому языковую специализацию модели определить нельзя.

Модель sentence-transformers/msmarco-distilbert-multilingual-en-de-v2-tmp-lng-aligned разработана командой Sentence-Transformers. Это плотный энкодер на архитектуре DistilBERT, который преобразует предложения и абзацы в векторы размерности 768. Модель рассчитана на поиск семантически близких текстов и кластеризацию; для получения векторов используется библиотека Sentence-Transformers либо Transformers с подходящей операцией pooling. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления, которые можно сравнивать для поиска по смыслу. Максимальная длина контекста составляет 512 токенов. Репозиторий содержит варианты в форматах PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Xenova/ms-marco-MiniLM-L-12-v2 — это версия модели cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-12-v2 с весами в формате ONNX, подготовленная для работы в библиотеке Transformers.js. Модель предназначена для оценки релевантности пары текстов: например, поискового запроса и найденного документа или ответа на вопрос и контекста. Она возвращает числовой балл, который можно использовать для ранжирования результатов информационного поиска и переранжирования кандидатов. Модель относится к архитектуре MiniLM с 12 слоями и работает как модель классификации последовательностей, обрабатывая два текста совместно. В README указана совместимость с JavaScript-окружением и запуском непосредственно через Transformers.js; приведён пример применения к англоязычному запросу и двум фрагментам текста. ONNX-веса могут существовать в квантованном и неквантованном вариантах, что позволяет выбирать между меньшим размером и потенциально более высокой точностью. Сильная сторона модели — совместная оценка запроса и документа, обычно более подходящая для точного переранжирования, чем независимое построение эмбеддингов. Ограничения, параметры контекста, точный размер, поддерживаемые языки, показатели качества и лицензия в README не указаны. Условия использования следует уточнять в исходном репозитории cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-12-v2.

Карточка модели neuralforgequantum/ms-marco-MiniLM-L12-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L12-v2, поэтому описание составлено по ней. cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L12-v2 — модель ранжирования текстовых пар на базе MiniLM-L12 от Microsoft, дообученная командой Sentence Transformers на задаче ранжирования пассажей MS MARCO. Она принимает поисковый запрос вместе с каждым кандидатом-текстом и оценивает их релевантность, чтобы упорядочить уже найденные документы, например после первичного поиска в ElasticSearch. Модель использует архитектуру BERT для классификации последовательностей, содержит около 40 млн параметров и рассчитана на контекст до 512 токенов. Модель предназначена для повторного ранжирования результатов информационного поиска и извлечения релевантных пассажей. Карточка приводит оценки на наборах TREC Deep Learning 2019 и MS MARCO, однако скорость в ней измерена на V100 GPU и зависит от оборудования. Модель поддерживает английский язык; лицензия Apache-2.0.

sentence-transformers/msmarco-MiniLM-L6-v3 — модель sentence-transformers, обученная командой sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384 на основе архитектуры BERT; модель содержит 25,9 млн параметров и принимает контекст длиной до 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, а также для кластеризации предложений и абзацев. Её можно использовать с библиотекой Sentence-Transformers либо через Transformers с подходящей операцией pooling. Лицензия — Apache-2.0. Модель выдаёт текстовые эмбеддинги для вычисления семантической близости. Карточка не приводит ограничений точности или перечня поддерживаемых языков.