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E5 Small V2 Onnx
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E5 Small V2 Onnx

nixiesearchによって開発
これは文を密ベクトル空間にマッピングする文変換モデルで、意味検索やクラスタリングタスクに適しています。
テキスト埋め込み 英語オープンソースライセンス:Apache-2.0#文ベクトル化#意味検索最適化#多シーン適応
ダウンロード数 221
リリース時間 : 8/7/2023

モデル概要

このモデルはintfloat/e5-small-v2のONNX変換バージョンで、文や段落を高次元ベクトル表現に変換するために特別に設計されており、意味的類似度計算や情報検索などのアプリケーションをサポートします。

モデル特徴

ONNXフォーマットサポート
Float32とQInt8量子化の2種類のONNXフォーマットを提供し、異なるプラットフォームでの展開を容易にします
効率的なベクトル化
テキストを密ベクトル表現に効率的に変換し、高速な類似度計算をサポートします
多データセット学習
s2orc、stackexchange、ms_marcoなどの高品質なデータセットで学習しています

モデル能力

テキストベクトル化
意味的類似度計算
情報検索
テキストクラスタリング

使用事例

情報検索
ドキュメント検索
クエリとドキュメントをベクトルに変換し、意味に基づくドキュメント検索を実現します
検索結果の関連性を向上させます
テキスト分析
類似質問識別
異なる表現だが意味的に類似した質問を識別します
Q&Aシステムの質問重複排除に使用できます
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