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Semantic Xlmr

headlesstechによって開発
sentence-transformersベースの多言語文埋め込みモデルで、特にベンガル語に最適化されており、意味的類似性計算やクラスタリング分析に適しています
ダウンロード数 28
リリース時間 : 4/5/2023

モデル概要

このモデルは文や段落を768次元の密なベクトル空間にマッピングでき、主に意味的類似性計算、クラスタリング分析、意味的検索などのタスクに使用されます

モデル特徴

多言語サポート
XLM-RoBERTaアーキテクチャに基づき、複数の言語をサポートし、特にベンガル語に最適化されています
知識蒸留トレーニング
paraphrase-distilroberta-base-v2を教師モデルとして知識蒸留トレーニングを行い、モデル性能を向上させています
効率的な意味的エンコーディング
テキストを768次元の密なベクトルに変換でき、意味情報を保持するため、大規模な意味的検索に適しています

モデル能力

文類似性計算
テキストクラスタリング分析
意味的検索
多言語テキストエンコーディング

使用事例

情報検索
ドキュメント検索システム
意味に基づくドキュメント検索システムを構築し、検索結果の関連性を向上させます
推薦システム
コンテンツ推薦
ユーザーの行動履歴とコンテンツの意味的類似性に基づいてパーソナライズされた推薦を行います
インテリジェントカスタマーサポート
FAQマッチング
ユーザーの質問とナレッジベースのよくある質問を意味的にマッチングさせます
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