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Compositional Bert Large Uncased
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Compositional Bert Large Uncased

perceptiveshawtyによって開発
CompCSE と SimCSE は、対比学習に基づく文の埋め込みモデルで、文の類似度を計算するために使用されます。
テキスト埋め込み
Transformers
 英語オープンソースライセンス:Apache-2.0#英文文の埋め込み#意味的類似度計算#対比学習の最適化
ダウンロード数 754
リリース時間 : 7/25/2023

モデル概要

これらのモデルは対比学習技術を用いて訓練され、意味的に類似した文を近いベクトル空間にマッピングすることができ、主に文の類似度計算と意味的検索タスクに使用されます。

モデル特徴

対比学習
対比学習技術を使用して文の埋め込みを最適化し、類似した文をベクトル空間でより近くに配置します。
効率的な訓練
教師なしまたは弱教師付きの方法で訓練され、ラベル付きデータへの依存を減らします。
意味理解
文の深層的な意味情報を捉えることができ、単なる表面的な単語のマッチングだけでなく、文の意味を理解します。

モデル能力

文の類似度計算
意味的検索
テキストクラスタリング
情報検索

使用事例

情報検索
文書の類似度検索
大規模な文書ライブラリから意味的に類似した文書を迅速に見つけます。
検索の精度と再現率を向上させます
質問応答システム
質問のマッチング
ユーザーの質問と知識ベース内の類似した質問をマッチングします。
質問応答システムの応答精度を向上させます
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