Какие модели использовались на каждом этапе? Для выделения сущностей, для векторизации, для генерации?

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)