Загрузка моделей...
Модели классификации текста
Маркетплейс ИИ-моделей — отраслевые решения и ведущие нейросети мира
Готовые решения для реального бизнеса и передовые мировые модели на одной платформе. Используйте в браузере, интегрируйте по API или публикуйте свою модель.
Модели по отраслям
Использование через API
Тестирование в веб-интерфейсе
Портфолио кейсов
Публикация задач
Модели по отраслям
Использование через API
Тестирование в веб-интерфейсе
Портфолио кейсов
Публикация задач
Новичок в мире ML-моделей?
Откройте для себя мир готовых ML-решений!
Узнайте, как модели экономят время, деньги и трансформируют бизнес-процессы.
Найдено моделей: 10
Анализ тональности финансовых новостей DeBERTa
Определяет тональность текста финансовых новостей: позитивная, негативная или нейтральная.
Inference
Банкинг и страхование
Text Classification
10
Critical Prompting Lab : No-Code AI Ecosystem for Humanities
Critical Prompting Lab : no-code AI-экосистема для гуманитариев, обучающая созданию мультимодального медиаконтента с помощью генеративного ИИ без навыков программирования. Проект использует методологию «критического промптинга», где AI рассматривается как «ненадежный рассказчик», требующий гуманитарной верификации. Система объединяет AI literacy, медиапроизводство, фактчекинг, AI-этику и работу с мультимодальными AI workflows.
HR и подбор персонала
Text Classification
Summarization
+19
МК
Мультиязыковая классификация тональности текста
Анализ тональности текста на 23 языках, включая русский.
Inference
Маркетинг и реклама
Text Classification
27
Классификация возраста с помощью SigLIP-2
Определяет возраст человека по изображению с использованием модели SigLIP-2
Inference
Розничная торговля
Text Classification
8
Классификатор тикетов поддержки
Классифицирует тикеты поддержки по категориям для автоматической маршрутизации обращений.
Inference
Телекоммуникации
Text Classification
111
Система определения эмоций в тексте на русском языке
«Система определения эмоций в тексте на русском языке» — NLP-модель, которая анализирует текстовые сообщения и определяет эмоциональную окраску (например, позитив, негатив, гнев, радость и др.). Это помогает компаниям автоматически понимать эмоциональный тон отзывов, комментариев и обращений клиентов. Модель особенно полезна для служб поддержки, социальных платформ и внутренней аналитики пользовательских настроений.
Inference
Туризм
NLP
Text Classification
9
RoBERTa для классификации новостей NYT
Классифицирует заголовки новостей New York Times по темам.
Inference
Развлечения и медиа
Text Classification
8
Модерация контента для AI-сервисов
Qwen3Guard-Gen-0.6B — это компактная и высокоэффективная модель от Qwen для автоматической модерации текстового контента в AI-приложениях. Она оценивает как входящие запросы пользователей, так и ответы, генерируемые моделями, определяя уровень их безопасности и категорию потенциального нарушения (нелегальные действия, персональные данные и др.). Модель поддерживает 119 языков, что делает ее идеальным решением для глобальных онлайн-платформ.
Inference
Банкинг и страхование
Token Classification
Text Classification
+3
5
OncoCore Clinical Validator
OncoCore Clinical Validator — AI-сервис для клинического аудита онкологических кейсов. Текущая версия принимает текст врача или Patient JSON, извлекает структуру пациента через YandexGPT/OpenRouter Qwen/local ML extractor и проверяет соответствие лечения формализованным clinical rules.
Gradio
Inference
NLP
+5
Rubert-tiny для определения токсичности текста
Классифицирует русскоязычные тексты по категориям токсичности и определяет степень опасности высказываний.
Inference
Контент и копирайтинг
Text Classification
5
Загружаем…
Модели классификации текста определяют тему, тональность и категорию текстовых данных. Они используются для автоматической модерации контента, сортировки обращений клиентов, анализа отзывов и фильтрации спама.