A

Abstract Sim Query

biu-nlpによって開発
抽象的な文の記述を、その記述に合致する文にマッピングするモデルで、ウィキペディアでトレーニングされ、デュアルエンコーダーアーキテクチャを採用しています。
ダウンロード数 53
リリース時間 : 5/13/2023

モデル概要

このモデルは、抽象的なクエリ文をベクトル表現にエンコードし、文エンコーダーによって生成されたベクトルとの類似度を比較することで、クエリの記述にマッチする文を見つけるために使用されます。

モデル特徴

デュアルエンコーダーアーキテクチャ
クエリエンコーダーと文エンコーダーを分離したデュアルエンコーダー設計を採用し、異なるタイプのテキスト表現を最適化します
抽象記述マッチング
抽象的なクエリ記述と具体的な文とのマッチングタスクに特化して最適化されています
ウィキペディアベースのトレーニング
ウィキペディアのデータを使用してトレーニングされており、百科事典的なテキストの類似度計算に適しています

モデル能力

文のベクトル化
意味的類似度計算
抽象クエリマッチング

使用事例

情報検索
企業関係クエリ
抽象的な記述(例:'ある会社がより大きな会社の一部である')に基づいて、その記述に合致する子会社関係の文を検索します
子会社関係を記述する文を正確に検索でき、無関係な文よりも高い類似度スコアを示します
ナレッジベース構築
関係事実抽出
テキストから特定の関係パターンに合致する文を抽出します
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
© 2025AIbase