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DISASTER MODEL PRECHATS

omarelsayeedによって開発
これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を256次元のベクトル空間にマッピングし、文の類似度計算や意味検索などのタスクに使用できます。
ダウンロード数 49
リリース時間 : 11/14/2023

モデル概要

このモデルは、テキストを密なベクトル表現に変換するために特別に設計されており、文の類似度計算、意味検索、テキストクラスタリングなどの自然言語処理タスクをサポートします。

モデル特徴

効率的なテキスト埋め込み
任意の長さのテキストを固定次元(256次元)の密なベクトル表現に変換できます。
意味類似度計算
ベクトル空間内の距離計算により、文間の意味類似度を正確に測定します。
事前学習モデル
大規模コーパスで事前学習されており、下流タスクに直接使用できます。

モデル能力

テキストベクトル化
意味類似度計算
テキストクラスタリング
意味検索

使用事例

情報検索
類似文書検索
大量の文書の中から意味的に類似した文書を迅速に見つけます。
検索の精度と効率を向上させます。
推薦システム
コンテンツ推薦
コンテンツの意味類似度に基づいて個別化推薦を行います。
推薦の関連性を向上させます。
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