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Hindi Sentence Similarity Sbert

l3cube-puneによって開発
これはSTSデータセットでファインチューニングされたヒンディー語の文類似度モデルで、ヒンディー語の文間の意味的類似性を計算できます。
ダウンロード数 655
リリース時間 : 11/5/2022

モデル概要

このモデルはHindSBERTモデルを文類似度タスクでファインチューニングしたもので、ヒンディー語の文を768次元のベクトル空間にマッピングし、文間の意味的類似性を計算できます。

モデル特徴

ヒンディー語最適化
ヒンディー語テキストに特化して最適化されており、ヒンディー語の文の意味的特徴をより適切に処理できます。
文類似度計算
ヒンディー語の文間の意味的類似性を正確に計算でき、情報検索、質問応答システムなどのアプリケーションに適しています。
768次元ベクトル表現
文を768次元の密なベクトル表現に変換し、後続の類似度計算やクラスタリング分析を容易にします。

モデル能力

文埋め込み
意味的類似度計算
テキスト特徴抽出

使用事例

情報検索
類似ドキュメント検索
クエリ文に基づいて意味的に類似したドキュメントや段落を検索
検索結果の関連性を向上
質問応答システム
質問マッチング
ユーザーの質問とナレッジベース内の類似質問をマッチング
質問応答システムの精度向上
テキストクラスタリング
ドキュメントクラスタリング
文ベクトルに基づいてドキュメントをクラスタリング分析
テキストデータ内のトピック分布を発見
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