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UNSEE CorInfoMax

aspariusによって開発
これはsentence-transformersに基づく文の埋め込みモデルで、文や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングでき、文の類似度計算や意味的検索などのタスクに適しています。
ダウンロード数 16
リリース時間 : 8/31/2023

モデル概要

このモデルはsentence-transformersフレームワークを使用して構築され、主に文のベクトル表現を生成するために使用され、文の類似度計算、クラスタリング、または意味的検索などのタスクを行うために使用されます。

モデル特徴

高次元ベクトル表現
文や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングし、豊富な意味情報を捉えることができます。
文の類似度計算
文間の意味的類似度を計算するために特別に最適化されています。
統合が容易
sentence-transformersライブラリを通じて既存のシステムに簡単に統合できます。

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

使用事例

情報検索
意味的検索
文の埋め込みを使用して検索エンジンの意味理解能力を向上させます。
検索結果の関連性を向上させます。
テキスト分析
文書クラスタリング
文の類似度に基づいて文書を自動的に分類およびクラスタリングします。
教師なしの文書組織を実現します。
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