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Qqp Nli Training Paraphrase Multilingual MiniLM L12 V2

TingChenChangによって開発
これはsentence-transformersベースの文類似度モデルで、テキストを384次元ベクトル空間にマッピングし、意味検索やクラスタリングタスクに適しています。
ダウンロード数 13
リリース時間 : 9/8/2022

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に変換でき、文の類似度計算、意味検索、テキストクラスタリングなどの自然言語処理タスクに使用できます。

モデル特徴

高次元ベクトル表現
テキストを384次元の密なベクトルに変換し、意味情報を捕捉
意味的類似度計算
文間の意味的類似度を正確に計算可能
容易な統合
シンプルなAPIで既存アプリケーションに統合可能

モデル能力

テキストベクトル化
意味的類似度計算
テキストクラスタリング
意味検索

使用事例

情報検索
意味検索エンジン
キーワードではなく意味に基づく検索エンジンの構築
検索結果の関連性向上
テキスト分析
文書クラスタリング
類似文書を自動的にグループ化
文書管理と分析の簡素化
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