R

Relevance Classifier Model

tatianafpによって開発
これはsentence-transformersに基づく文埋め込みモデルで、テキストを384次元のベクトル表現に変換することができます。
ダウンロード数 175
リリース時間 : 3/2/2023

モデル概要

このモデルは、文や段落を384次元の密なベクトル空間にマッピングし、クラスタリングや意味的検索などのタスクに使用できます。

モデル特徴

高次元ベクトル表現
文や段落を384次元の密なベクトルに変換し、意味情報を捉えます。
文の類似度計算
文間の意味的類似度を計算するために使用できます。
統合が容易
sentence-transformersライブラリを通じて既存のアプリケーションに簡単に統合できます。

モデル能力

文埋め込み
意味的検索
テキストクラスタリング

使用事例

情報検索
意味的検索
文埋め込みを使用して検索エンジンの意味理解能力を向上させます。
検索結果の関連性を向上させる
テキスト分析
文書クラスタリング
意味的類似度に基づいて文書を自動的にグループ化します。
教師なしの文書分類を実現する
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