Constructionembeddingbert
これはsentence - transformersに基づく文の埋め込みモデルで、文や段落を1536次元の密なベクトル空間にマッピングすることができます。
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リリース時間 : 10/22/2023
モデル概要
このモデルは主にテキストを高次元ベクトル表現に変換するために使用され、文の類似度計算、意味的検索、テキストクラスタリングなどのタスクに適しています。
モデル特徴
高次元ベクトル表現
文や段落を1536次元の密なベクトル空間にマッピングすることができます
文の類似度計算
文間の意味的類似度を計算するために最適化されています
意味的検索サポート
生成された埋め込みベクトルは、効率的な意味的検索に使用できます
モデル能力
文のベクトル化
意味的類似度計算
テキスト特徴抽出
意味的検索サポート
テキストクラスタリング
使用事例
情報検索
意味的検索エンジン
キーワードではなく意味に基づく検索エンジンを構築する
検索結果の関連性を向上させる
テキスト分析
文書クラスタリング
類似した文書を自動的にグループ化する
大規模な文書分析を簡素化する
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