Semantic Xlmr
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
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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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L
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対話システム
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C
ToddGoldfarb
2,691
6
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質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98