Muffakir Embedding

🚀 アラビア語用文書埋め込みモデル

このモデルは、自然言語処理タスクに特化したアラビア語用の文書埋め込みモデルです。文書を密なベクトル表現に変換し、検索やクラスタリングなどのタスクに利用できます。

🚀 クイックスタート

このモデルは、特定のアラビア語の自然言語処理タスクに最適化されています。以下に主な情報をまとめます。

✨ 主な機能

• ベクトル表現：768次元の埋め込みを提供します。
• トレーニング損失：MatryoshkaLossとMultipleNegativesRankingLossを使用してトレーニングされています。
• 評価指標：コサイン類似度に基づく指標（Accuracy、Precision、Recall、NDCG）を使用して評価されています。

📦 インストール

READMEに具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションは省略されます。

💻 使用例

READMEに具体的なコード例が記載されていないため、このセクションは省略されます。

📚 ドキュメント

モデル概要

このモデルは、Omartificial-Intelligence-Space/Arabic-Triplet-Matryoshka-V2 をベースにした Sentence Transformer です。意味的なテキスト類似性 と 情報検索 タスクにファインチューニングされています。検索、クラスタリング、テキスト分類などのタスクのために、文を密なベクトル表現にマッピングします。

データセット

• トレーニングに使用されたデータセットは、エジプトの法律書 から派生しています。
• 大規模言語モデル (LLM) を使用して生成された 合成データ で構成されています。
• データセットには 20,252サンプル が含まれており、質問と回答のペア としてフォーマットされています。

このモデルは、法律文書の検索 やその他のアラビア語の自然言語処理アプリケーションに最適化されています。

🔧 技術詳細

READMEに具体的な技術詳細が十分に記載されていないため、このセクションは省略されます。

📄 ライセンス

READMEにライセンス情報が記載されていないため、このセクションは省略されます。