Ποια μοντέλα χρησιμοποιήθηκαν σε κάθε στάδιο; Για την εξαγωγή οντοτήτων, για την διανυσματοποίηση, για τη γεννήτρια;

Для выделения сущностей (Named Entity Recognition, NER) часто используют модели на основе трансформеров, например, BERT или его специализированные версии (например, RuBERT для русского языка). Эти модели обучаются на размеченных корпусах и способны выделять имена, даты, организации и другие сущности.

Для векторизации текста применяются модели, которые преобразуют текст в числовые векторы. Это могут быть классические методы, такие как TF-IDF, Word2Vec, GloVe, а также современные трансформеры, например, Sentence-BERT, которые создают контекстуальные эмбеддинги.

Для генерации текста обычно используют языковые модели на основе трансформеров, такие как GPT (Generative Pre-trained Transformer), T5 или их аналоги. Они обучены на больших корпусах и способны генерировать связный и осмысленный текст на основе входных данных.

Пример использования BERT для NER на Python с библиотекой transformers:

from transformers import AutoModelForTokenClassification, AutoTokenizer
from transformers import pipeline

model_name = "dslim/bert-base-NER"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_name)

nlp = pipeline("ner", model=model, tokenizer=tokenizer)

text = "Иван Иванов работает в компании Яндекс."
entities = nlp(text)
print(entities)