I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

Модель AbderrahmanSkiredj1/arabic_text_embedding_sts_arabertv02_arabicnlitriplet — Sentence Transformer на базе BERT, дообученный на наборе арабских текстовых триплетов Omartificial-Intelligence-Space/arabic-n_li-triplet. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и рассчитана на сравнение смысловой близости текстов с косинусной мерой сходства. В метаданных указаны 162,4 млн параметров и максимальный контекст 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации арабских текстов, а также для построения эмбеддингов как части поискового или аналитического конвейера. Обучение использовало MatryoshkaLoss с размерностями векторов от 64 до 768. Карточка не сообщает лицензию, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

Monad-dz выпустил дообученную на арабских текстах модель Sentence Transformer на базе Omartificial-Intelligence-Space/Arabic-Triplet-Matryoshka-V2. Она использует архитектуру BERT с усреднением токеновых представлений и преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для сравнения по косинусному сходству. Модель рассчитана на последовательности длиной до 512 токенов и обучалась на тройках anchor, positive и negative. Её можно применять для семантического поиска, оценки смыслового сходства, поиска перефразировок, кластеризации и классификации арабских текстов. В метаданных указана библиотека sentence-transformers и формат safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

danfeg/ARBERT_Finetuned-AR-1500 — модель на базе BERT, представленная в формате Sentence Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768, предназначенные для сравнения семантической близости, кластеризации и семантического поиска. Для применения используется библиотека sentence-transformers; при работе через Transformers требуется отдельно выполнить подходящую операцию pooling для контекстных представлений токенов. Модель содержит 190 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. В README указано обучение с CosineSimilarityLoss; название модели и карточка указывают на дообучение ARBERT для арабского языка. Файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Armenian-Text-Embeddings-1 — модель плотных текстовых эмбеддингов для армянского языка, разработанная Metric-AI на базе дообученной multilingual-e5-base. Она преобразует текст в векторы и предназначена для семантического поиска, поиска документов для RAG, сравнения текстов, кластеризации и классификации. Модель построена на архитектуре XLM-RoBERTa, содержит около 305,2 млн параметров и рассчитана на контекст до 514 токенов по метаданным; README указывает ограничение длины последовательности 128 токенов. Для получения эмбеддингов README приводит пример с Sentence Transformers и нормализацией векторов. Указаны армянские тексты на входе, а также англо-армянские данные обучения и поддержка межъязыкового понимания. Лицензия — Apache 2.0. В README также сообщается о более новой версии ATE-2.

pritamdeka/assamese-bert-nli-v2 — модель Sentence Transformers на архитектуре BERT, дообученная на sentence-transformers/all-nli от базовой модели l3cube-pune/assamese-bert. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768, которые можно сравнивать косинусной мерой сходства. Модель рассчитана на семантический поиск, оценку сходства текстов, поиск перефразирований, кластеризацию и классификацию текстов. Модель принимает текст на английском языке, использует среднее объединение токенных представлений и поддерживает последовательности длиной до 512 токенов. В README приведены оценки Spearman 0,8483 на STS-dev и 0,823 на STS-test. Для эмбеддингов длиннее лимита контекста потребуется обрезка или разбиение текста; заявленная языковая специализация — английский, несмотря на название базовой модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Maaz2002/ats-finetuned-model — текстовая модель Sentence Transformers, дообученная на базе sentence-transformers/all-mpnet-base-v2. MPNet-кодировщик с усредняющим pooling и нормализацией преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768; для сравнения используется косинусное сходство. Модель рассчитана на семантический поиск и оценку сходства текстов, а также может применяться для извлечения признаков и retrieval-сценариев. Модель принимает только текст. README указывает максимальную длину последовательности 384 токена, а метаданные каталога — контекст до 514 токенов. На наборе ats-val указаны Pearson 0,8525 и Spearman 0,7721 для косинусного сходства; эти результаты относятся к конкретной оценке и не гарантируют качество на других данных. В метаданных указаны 136,7 млн параметров и формат safetensors. Сведения о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

adugeen/authorship-e5-base — модель SentenceTransformer, дообученная на базе intfloat/multilingual-e5-base для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 768. Архитектура включает XLM-RoBERTa, усреднение токенных представлений и нормализацию; сходство векторов можно оценивать косинусной мерой. Максимальная длина последовательности — 512 токенов. Модель предназначена для сравнения текстов и семантического поиска, а также может применяться для поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. README сообщает о дообучении на парах предложений с метками и приводит метрику cosine_accuracy 0,9225 для бинарной классификации, но не уточняет язык и предметную область примеров. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Sentence Transformers. Условия лицензирования в предоставленных данных не описаны.

nabil-tazi/autotrain-yr729-mb8s3 — модель семейства BERT, созданная дообучением sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 с помощью AutoTrain. Она преобразует текстовые предложения и абзацы в эмбеддинги для вычисления семантического сходства. Модель содержит 124,3 млн параметров, использует библиотеку Sentence Transformers и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Базовая модель многоязычная, поэтому эмбеддинги подходят для сравнения текстов на разных языках. Модель можно применять для семантического поиска, сопоставления похожих фраз и кластеризации текстов. В README приведена метрика loss 0,124 на валидации, но без описания датасета и протокола оценки её трудно интерпретировать. Модель распространяется на Hugging Face в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

b1ade-embed-kd — модель для получения векторных представлений текстов и оценки их семантического сходства. В карточке указано, что она распространяется в формате ONNX через transformers.js и предназначена для задач sentence similarity. Модель может использоваться для классификации текстов, семантического поиска и retrieval, reranking, кластеризации и оценки текстового сходства. В качестве подтверждения приведены результаты на наборе тестов MTEB, включая AmazonCounterfactualClassification, AmazonPolarityClassification, Banking77, ArguAna, AskUbuntuDupQuestions и BIOSSES. Например, на Banking77 указаны accuracy 85,19% и F1 85,13%, а на BIOSSES — корреляция Spearman до 84,75% для косинусного сходства. Архитектура, число параметров, размерность эмбеддингов, поддерживаемые языки, максимальная длина контекста и разработчик в предоставленных данных не указаны. Также не указана лицензия, поэтому условия использования по карточке определить нельзя. Результаты показывают применимость модели к широкому спектру задач работы с текстовыми представлениями, однако качество может существенно зависеть от домена и конкретного сценария.

rjnClarke/BAAI-bge-m3-fine-tuned — дообученная модель Sentence Transformers на базе BAAI/bge-m3 для получения плотных текстовых эмбеддингов и сравнения смысловой близости. Она построена на XLM-RoBERTa с пулингом CLS-токена и нормализацией векторов; размерность выхода — 1024, максимальная длина входа — 8194 токена. Модель обучена на парах anchor-positive с использованием MultipleNegativesRankingLoss и рассчитана на английский язык. Модель подходит для семантического поиска по документам, оценки сходства предложений, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. Косинусное сходство можно использовать для ранжирования фрагментов по близости к запросу, в том числе в RAG-сценариях. В README приведены результаты оценки на m3-dev, однако данных недостаточно, чтобы судить о качестве на других наборах и языках. Лицензия — Apache-2.0.

Mozart_Fine_Tuned-10 — модель эмбеддингов предложений на архитектуре BERT, опубликованная аккаунтом mozart-ai. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384 для поиска по смыслу, сравнения сходства и кластеризации. Модель содержит около 40 млн параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 512 токенов. В README описано обучение с MultipleNegativesRankingLoss и косинусным сходством; формат весов — PyTorch. По названию репозитория это тонкая настройка BAAI/bge-small-en-v1.5; модель предназначена прежде всего для английского текста. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели fatymahaly/bart-large-mnli на Hugging Face совпадает с карточкой facebook/bart-large-mnli, поэтому описание составлено по ней. facebook/bart-large-mnli — контрольная точка BART-large от Facebook, дообученная на датасете MultiNLI для распознавания отношений логического следования между текстами. Модель применяют для классификации без заранее заданного набора классов: исходный текст рассматривается как предпосылка, а для каждой кандидатной метки формируется гипотеза, например «Этот текст о политике». Вероятности следования и противоречия преобразуются в оценки меток. Модель подходит для тематической классификации, маршрутизации текстов по пользовательским категориям и других задач, где нужно оценить соответствие текста произвольным меткам. Архитектура — BART-large с классификатором последовательностей, размер — 252,8 млн параметров, контекст — до 1024 токенов. Репозиторий содержит варианты PyTorch, Flax и Safetensors. Лицензия — MIT. Качество зависит от формулировки кандидатных меток и гипотез, а также от того, насколько задача соответствует обучению на MNLI; оценки модели не гарантируют правильную классификацию. Для нескольких одновременно верных меток предусмотрен режим независимой оценки каждого класса.

hlyu/basemodel_8MSE_2dotxuan — модель на базе BERT, подготовленная в формате Sentence Transformers для получения плотных векторных представлений предложений и абзацев. Она преобразует текст в эмбеддинги размерностью 768 и подходит для семантического поиска и кластеризации. Модель содержит 61,2 млн параметров, имеет контекстное окно до 512 токенов и распространяется в формате PyTorch. Модель можно использовать в конвейерах поиска и сравнения текстов, а также для группировки семантически близких фрагментов. README указывает на обучение с функцией потерь MSELoss. Языки обучения и применения и лицензия в предоставленных данных не указаны.

rasyosef/bert-amharic-text-embedding-medium — модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком на базе rasyosef/bert-medium-amharic на наборе amharic-passage-retrieval-dataset. Она кодирует предложения и абзацы на амхарском языке в плотные векторы размерностью 512 для поиска по смыслу и сравнения текстов. Архитектура включает BERT, усреднение токенных представлений и нормализацию векторов; максимальная длина входа — 512 токенов, сходство оценивается косинусной мерой. Модель подходит для семантического поиска и извлечения релевантных фрагментов, оценки сходства предложений, поиска перефразировок, кластеризации и классификации амхарских текстов. В README приведены результаты оценки информационного поиска, включая cosine_accuracy@1 0,6025 для 512 измерений. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления; генерацию текста она не выполняет. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

jegormeister/bert-base-dutch-cased — модель Sentence-Transformers на базе BERT, обученная для получения векторных представлений предложений и абзацев на нидерландском языке. Она кодирует текст в плотные векторы размерностью 256 и подходит для семантического поиска, сравнения сходства и кластеризации текстов. Модель содержит 136,3 млн параметров, принимает текстовые входы с контекстом до 512 токенов и распространяется в формате PyTorch. При обучении использовалась функция MultipleNegativesRankingLoss с косинусным сходством. Для работы доступны Sentence-Transformers и Transformers; при использовании Transformers поверх выходов трансформера требуется применить подходящий pooling. Модель предназначена для построения эмбеддингов, а не для генерации текста. В README не названа лицензия, поэтому условия использования по имеющимся сведениям определить нельзя.

Модель ruanchaves/bert-base-portuguese-cased-assin2-similarity — дообученная версия BERTimbau base, разработанная на основе neuralmind/bert-base-portuguese-cased. Она предназначена для оценки семантического сходства двух текстов на португальском языке с помощью классификационной головы BertForSequenceClassification и обучалась на наборе ASSIN 2. Модель содержит 136,1 млн параметров, принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов и выдаёт результат классификации. Её можно применять для сравнения перефразировок, поиска похожих предложений и оценки сходства текстовых пар на португальском языке. Репозиторий содержит веса PyTorch. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

tomaarsen/bert-base-uncased-gooaq — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная на парах вопросов и ответов набора GooAQ на базе google-bert/bert-base-uncased. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для сравнения по косинусному сходству; архитектура состоит из BERT и mean pooling. Максимальная длина входа — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, поиска похожих вопросов и ответов, выявления перефразировок, кластеризации и извлечения признаков для классификации текста. В карточке приведены результаты оценки на наборах Nano BEIR и задачах поиска информации. Модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги; она не предназначена для генерации ответов. Обучение на GooAQ и англоязычная специализация могут ограничивать качество на других языках и предметных областях. Лицензия — Apache-2.0.

sobamchan/bert-base-uncased-mean-50 — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком на базе google-bert/bert-base-uncased на датасете all-nli. Архитектура использует BERT, mean pooling и нормализацию; модель преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768, пригодные для сравнения по косинусному сходству. В метаданных указан размер 136,7 млн параметров и контекст до 512 токенов; карточка модели задаёт максимальную длину последовательности 256 токенов. Модель предназначена для семантического сходства текстов, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и извлечения признаков для классификации текста. Она поддерживает английский язык и принимает текст, выдавая векторные представления. Ограничения: модель обучалась на all-nli и ориентирована на английские тексты; качество на других языках и специализированных данных не подтверждено. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это англоязычная Sentence Transformer-модель, разработанная на базе google-bert/bert-base-uncased и дообученная на наборе all-nli. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для сравнения смысловой близости, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Для сравнения векторов используется косинусное сходство. Модель построена на BERT с усреднением токенных представлений; максимальная длина входа — 512 токенов. Обучение с MatryoshkaLoss поддерживает усечение представления до 512, 256, 128 или 64 измерений. Модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги; в карточке указаны результаты оценки сходства на STS и all-nli. Модель рассчитана на английский язык, поэтому её пригодность для других языков не подтверждена. Для использования доступны веса в формате safetensors; метаданные указывают 136,7 млн параметров. Лицензия в предоставленных данных не указана.

sobamchan/bert-base-uncased-mrl-768-64 — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком на google-bert/bert-base-uncased на данных all-nli. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для сравнения смысла текстов; для сходства рекомендуется косинусная метрика. Архитектура состоит из BERT и mean pooling, всего 136,7 млн параметров, максимальная длина входа — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов по эмбеддингам. Обучение с MatryoshkaLoss учитывает размерности 768 и 64, что позволяет использовать сокращённые представления в сценариях, где важны меньшие векторы. В README приведены оценки сходства на STS: Spearman 0,8199 на sts-dev и 0,7971 на sts-test. Модель предназначена для английского языка; для других языков её пригодность не подтверждена. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это англоязычная модель Sentence Transformer, созданная sobamchan дообучением google-bert/bert-base-uncased на наборе all-nli. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для сравнения смысловой близости с помощью косинусного сходства. Модель построена на архитектуре BERT с усреднением токенных представлений; максимальная длина входа — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации текстов, классификации на основе эмбеддингов и оценки сходства предложений. В README приведён результат на sts-dev: Spearman correlation 0,8025. Модель принимает текст и выдаёт векторы; карточка указывает английский язык. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная автором gabrielegabellone на основе google-bert/bert-base-uncased. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768; для сравнения используется косинусное сходство. Архитектура состоит из BERT и среднего пулинга токенов. README указывает максимальную длину последовательности 256 токенов, а метаданные — контекст до 512 токенов. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов и сравнения предложений. Её также можно применять для поиска перефразировок, кластеризации и подготовки признаков для классификации текста. Обучение описано как TripletLoss на 50 881 примере из набора с тройками предложений; примеры в карточке англоязычные. Файлы представлены в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

alfaneo/bertimbau-base-portuguese-sts — модель Sentence-Transformers на архитектуре BERT, дообученная для получения эмбеддингов предложений и абзацев на португальском языке. Она преобразует текст в плотные векторы размерности 768, подходящие для сравнения семантической близости, поиска и группировки текстов. По карточке, обучение использовало CosineSimilarityLoss; модель содержит 136,1 млн параметров и рассчитана на контекст до 512 токенов. Модель можно применять для семантического поиска по португалоязычным коллекциям, кластеризации текстов и оценки сходства предложений. Доступны веса PyTorch; README описывает использование с Sentence-Transformers или Transformers с подходящей операцией pooling. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это Sentence Transformer на базе BERT-Large для бразильского португальского языка, дообученный автором iara-project на наборах данных для вывода и семантического сходства текстов. Модель кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 1024; сходство между ними можно оценивать по косинусной мере. Архитектура включает BERT и усреднение токенных представлений, максимальная длина входа — 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, сопоставления похожих текстов и парафразов, кластеризации и получения признаков для классификации. В README приведены оценки сходства на португалоязычных тестовых наборах, включая STS-B, ASSIN2, IRIS STS и SICK-BR. Она поддерживает португальский язык и распространяется по лицензии MIT.

abhijitt/bert_st_qa_multi-qa-mpnet-base-cos-v1-epochs-10 — модель на архитектуре MPNet, дообученная для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 768. Она предназначена для семантического поиска, сравнения сходства текстов и кластеризации. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текст и выдаёт эмбеддинги; максимальная длина контекста — 514 токенов. При обучении использовалась функция MultipleNegativesRankingLoss с косинусной мерой сходства. Модель подходит для построения поисковых индексов по текстам и группировки похожих фрагментов. В карточке указана библиотека Sentence-Transformers и формат PyTorch; сведения о лицензии и поддерживаемых естественных языках в доступных данных отсутствуют.

swardiantara/bert-tiny-snli-k1-fixed-cosine — компактная Sentence Transformer модель на базе google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2, дообученная для сопоставления предложений и поиска по тексту. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 128; сходство между ними оценивается косинусной мерой. Архитектура включает BERT с усреднением токенных представлений, а размер модели составляет 4,4 млн параметров. Модель принимает только текст. Максимальная длина последовательности в README указана как 128 токенов; лимит контекста базовой модели в метаданных — 512 токенов. Она предназначена для семантического поиска и retrieval-сценариев, где нужны векторные представления или сравнение текстов. В карточке описано дообучение на 549 370 примерах; язык обучающих данных и лицензия не установлены по предоставленным сведениям.

swardiantara/bert-tiny-snli-k3-adaptive-euclidean — компактная модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком на базе google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2. Она преобразует предложения и абзацы на английском языке в плотные векторы размерности 128 для поиска и сравнения текстов; сходство оценивается косинусной мерой. Архитектура состоит из BERT с двумя слоями и mean pooling. Модель содержит 4,4 млн параметров, принимает текст длиной до 512 токенов по метаданным; в README для Sentence Transformers указана максимальная длина последовательности 128 токенов. Модель подходит для семантического поиска, извлечения релевантных текстов и сравнения предложений. Обучение проводилось на 3 845 587 примерах с парными текстами и оценками сходства. Компактный размер облегчает использование при ограниченных вычислительных ресурсах. README и метаданные не содержат сведений о лицензии, поэтому условия распространения следует проверить на странице репозитория.

swardiantara/bert-tiny-snli-k3-fixed-cosine — компактная модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком swardiantara на базе google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 128 и предназначена для поиска и сравнения текстов по косинусному сходству. Архитектура включает BERT с усреднением токенных представлений; модель содержит 4,4 млн параметров. Метаданные указывают контекст до 512 токенов, а карточка модели — максимальную длину последовательности 128 токенов. Модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги. Она обучалась на 549 412 примерах пар текстов с контрастивной функцией потерь. Базовая модель ориентирована на английский язык, а примеры в карточке также на английском. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Компактная модель Sentence Transformers, разработанная swardiantara путём дообучения google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2 на наборе пар предложений с оценками сходства. Она кодирует текст в плотные векторы размерностью 128 и предназначена для поиска похожих предложений и абзацев, включая семантический поиск и извлечение релевантных текстов. Сходство векторов можно оценивать косинусной мерой. Модель построена на архитектуре BERT с усреднением токенных представлений; содержит 4,4 млн параметров и поддерживает входной контекст до 512 токенов по метаданным. README указывает максимальную длину последовательности 128 токенов, поэтому для штатного использования следует учитывать этот предел. Модель принимает текст и выдаёт векторы; базовая модель ориентирована на английский язык, а в примерах обучения использованы англоязычные данные.

swardiantara/bert-tiny-sst5-k10-fixed-cosine — компактная модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком на базе google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2. Она преобразует текстовые предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 128 для поиска и сравнения по косинусному сходству. Архитектура состоит из BERT с двумя слоями и mean pooling; модель содержит 4,4 млн параметров. Модель предназначена для извлечения текстовых признаков, семантического поиска и оценки сходства предложений. В README описан обучающий набор из 351 754 пар текстов с метками сходства; примеры относятся к англоязычным рецензиям на фильмы. Метаданные указывают контекст до 512 токенов, тогда как README задаёт максимальную длину последовательности 128 токенов. Модель принимает только текст и выдаёт векторы; она не предназначена для генерации ответов. Компактный размер подходит для сценариев с ограниченными вычислительными ресурсами. Лицензия в предоставленных данных не указана.