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Negmpnet

tum-nlpによって開発
NegMPNetはall-mpnet-base-v2をベースにした否定感知バージョンで、文や段落を768次元の密集ベクトル空間にマッピングでき、特に否定意味の処理に長けています。
ダウンロード数 31
リリース時間 : 7/14/2023

モデル概要

これはsentence-transformersモデルで、否定意味に特化して最適化されており、文の類似度計算や意味検索などのタスクに使用できます。

モデル特徴

否定感知
ベースモデルと比べて、否定意味に対してより敏感で、肯定文と否定文をより良く区別できます。
高次元ベクトル表現
文や段落を768次元の密集ベクトル空間にマッピングできます。
文の類似度計算
文の類似度計算タスク、特に否定意味を含む文に対して最適化されています。

モデル能力

文の埋め込み
意味類似度計算
特徴抽出
否定意味認識

使用事例

テキスト処理
意味検索
意味検索エンジンの構築に使用でき、特に肯定と否定の意味を区別する必要があるシナリオに適しています。
否定語を含むクエリとドキュメントをより正確に区別できます。
テキストクラスタリング
テキストのクラスタリング分析に使用でき、特に肯定と否定の表現を区別する必要があるテキストに適しています。
相反する意味を表すテキストをより良く区別できます。
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