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Dragon Plus Context Encoder

nthakurによって開発
これはfacebook/dragon-plus-context-encoderをベースに移植された文変換器モデルで、文や段落を768次元のベクトル空間にマッピングするために使用され、クラスタリングや意味検索などのタスクに適しています。
ダウンロード数 118
リリース時間 : 8/16/2023

モデル概要

このモデルは文変換器で、特徴抽出と文の類似度計算に特化しており、テキストを高次元のベクトル表現に変換することができます。

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することができます。
意味検索の最適化
意味の類似度計算と検索タスクに特に適しています。
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

テキストのベクトル化
文の類似度計算
意味検索
テキストのクラスタリング

使用事例

情報検索
意味検索システム
キーワードではなく意味に基づく検索システムを構築する
検索結果の関連性を向上させる
テキスト分析
文書のクラスタリング
類似した文書を自動的にグループ化する
文書の自動分類と整理を実現する
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