Jina Embeddings V3オープンソース多言語モデル - 100種以上の言語の文章類似度計算と特徴抽出をサポート

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Jina Embeddings V3

Daxtraによって開発

Jina Embeddings V3は多言語文埋め込みモデルで、100種類以上の言語をサポートし、文の類似度計算と特徴抽出タスクに特化しています。

テキスト埋め込み

Transformers

複数言語対応#多言語文埋め込み #意味的類似度計算 #低資源言語サポート

ダウンロード数 55

リリース時間 : 1/28/2025

モデル概要

このモデルはsentence-transformersアーキテクチャに基づいており、テキストを高次元ベクトル表現に変換でき、情報検索、意味的検索、テキストクラスタリングなどのタスクに適しています。

モデル特徴

多言語サポート

主流言語や一部のマイナー言語を含む、100種類以上の言語のテキスト埋め込みをサポートします。

文の類似度計算

異なる文間の意味的類似度を正確に計算できます。

MTEBベンチマークテスト

複数のMTEBベンチマークテストタスクで良好な性能を発揮します。

モデル能力

テキスト特徴抽出

文の類似度計算

多言語テキスト処理

意味的検索

使用事例

情報検索

クロス言語ドキュメント検索

多言語ドキュメントライブラリ内で意味的に類似したドキュメントを検索します。

意味的検索

多言語意味的検索

複数の言語をサポートする意味的検索エンジンを構築します。

🚀 jina-embeddings-v3

jina-embeddings-v3は、多言語に対応した特徴抽出や文の類似度計算などのタスクに使用できるモデルです。MTEBの複数のデータセットで評価されており、一定の性能を示しています。

📚 詳細ドキュメント

モデル情報

属性	詳情
ライセンス	CC BY-NC 4.0
タグ	特徴抽出、文の類似度、MTEB、Sentence Transformers
対応言語	多言語（af, am, ar, as, az, be, bg, bn, br, bs, ca, cs, cy, da, de, el, en, eo, es, et, eu, fa, fi, fr, fy, ga, gd, gl, gu, ha, he, hi, hr, hu, hy, id, is, it, ja, jv, ka, kk, km, kn, ko, ku, ky, la, lo, lt, lv, mg, mk, ml, mn, mr, ms, my, ne, nl, no, om, or, pa, pl, ps, pt, ro, ru, sa, sd, si, sk, sl, so, sq, sr, su, sv, sw, ta, te, th, tl, tr, ug, uk, ur, uz, vi, xh, yi, zh）
推論	無効
ライブラリ名	Transformers

評価結果

MTEB AFQMC (default)

タスクタイプ: STS | メトリクス | 値 | |------|------| | cosine_pearson | 41.74237700998808 | | cosine_spearman | 43.4726782647566 | | euclidean_pearson | 42.244585459479964 | | euclidean_spearman | 43.525070045169606 | | main_score | 43.4726782647566 | | manhattan_pearson | 42.04616728224863 | | manhattan_spearman | 43.308828270754645 | | pearson | 41.74237700998808 | | spearman | 43.4726782647566 |

MTEB ArguAna-PL (default)

タスクタイプ: Retrieval | メトリクス | 値 | |------|------| | main_score | 50.117999999999995 | | map_at_1 | 24.253 | | map_at_10 | 40.725 | | map_at_100 | 41.699999999999996 | | map_at_1000 | 41.707 | | map_at_20 | 41.467999999999996 | | map_at_3 | 35.467 | | map_at_5 | 38.291 | | mrr_at_1 | 24.751066856330013 | | mrr_at_10 | 40.91063808169072 | | mrr_at_100 | 41.885497923928675 | | mrr_at_1000 | 41.89301098419842 | | mrr_at_20 | 41.653552355442514 | | mrr_at_3 | 35.656709340919775 | | mrr_at_5 | 38.466097676623946 | | nauc_map_at_1000_diff1 | 7.503000359807567 | | nauc_map_at_1000_max | -11.030405164830546 | | nauc_map_at_1000_std | -8.902792782585117 | | nauc_map_at_100_diff1 | 7.509899249593199 | | nauc_map_at_100_max | -11.023581259404406 | | nauc_map_at_100_std | -8.892241185067272 | | nauc_map_at_10_diff1 | 7.24369711881512 | | nauc_map_at_10_max | -10.810000200433278 | | nauc_map_at_10_std | -8.987230542165776 | | nauc_map_at_1_diff1 | 11.37175831832417 | | nauc_map_at_1_max | -13.315221903223055 | | nauc_map_at_1_std | -9.398199605510275 | | nauc_map_at_20_diff1 | 7.477364530860648 | | nauc_map_at_20_max | -10.901251218105566 | | nauc_map_at_20_std | -8.868148116405925 | | nauc_map_at_3_diff1 | 6.555548802174882 | | nauc_map_at_3_max | -12.247274800542934 | | nauc_map_at_3_std | -9.879475250984811 | | nauc_map_at_5_diff1 | 7.426588563355882 | | nauc_map_at_5_max | -11.347695686001805 | | nauc_map_at_5_std | -9.34441892203972 | | nauc_mrr_at_1000_diff1 | 5.99737552143614 | | nauc_mrr_at_1000_max | -11.327205136505727 | | nauc_mrr_at_1000_std | -8.791079115519503 | | nauc_mrr_at_100_diff1 | 6.004622525255784 | | nauc_mrr_at_100_max | -11.320336759899723 | | nauc_mrr_at_100_std | -8.780602249831777 | | nauc_mrr_at_10_diff1 | 5.783623516930227 | | nauc_mrr_at_10_max | -11.095971693467078 | | nauc_mrr_at_10_std | -8.877242032013582 | | nauc_mrr_at_1_diff1 | 9.694937537703797 | | nauc_mrr_at_1_max | -12.531905083727912 | | nauc_mrr_at_1_std | -8.903992940100146 | | nauc_mrr_at_20_diff1 | 5.984841206233873 | | nauc_mrr_at_20_max | -11.195236951048969 | | nauc_mrr_at_20_std | -8.757266039186018 | | nauc_mrr_at_3_diff1 | 5.114333824261379 | | nauc_mrr_at_3_max | -12.64809799843464 | | nauc_mrr_at_3_std | -9.791146138025184 | | nauc_mrr_at_5_diff1 | 5.88941606224512 | | nauc_mrr_at_5_max | -11.763903418071918 | | nauc_mrr_at_5_std | -9.279175712709446 | | nauc_ndcg_at_1000_diff1 | 7.076950652226086 | | nauc_ndcg_at_1000_max | -10.386482092087371 | | nauc_ndcg_at_1000_std | -8.309190917074046 | | nauc_ndcg_at_100_diff1 | 7.2329220284865245 | | nauc_ndcg_at_100_max | -10.208048403220337 | | nauc_ndcg_at_100_std | -7.997975874274613 | | nauc_ndcg_at_10_diff1 | 6.065391100006953 | | nauc_ndcg_at_10_max | -9.046164377601153 | | nauc_ndcg_at_10_std | -8.34724889697153 | | nauc_ndcg_at_1_diff1 | 11.37175831832417 | | nauc_ndcg_at_1_max | -13.315221903223055 | | nauc_ndcg_at_1_std | -9.398199605510275 | | nauc_ndcg_at_20_diff1 | 6.949389989202601 | | nauc_ndcg_at_20_max | -9.35740451760307 | | nauc_ndcg_at_20_std | -7.761295171828212 | | nauc_ndcg_at_3_diff1 | 5.051471796151364 | | nauc_ndcg_at_3_max | -12.158763333711653 | | nauc_ndcg_at_3_std | -10.078902544421926 | | nauc_ndcg_at_5_diff1 | 6.527454512611454 | | nauc_ndcg_at_5_max | -10.525118233848586 | | nauc_ndcg_at_5_std | -9.120055125584031 | | nauc_precision_at_1000_diff1 | -10.6495668199151 | | nauc_precision_at_1000_max | 12.070656425217841 | | nauc_precision_at_1000_std | 55.844551709649004 | | nauc_precision_at_100_diff1 | 19.206967129266285 | | nauc_precision_at_100_max | 16.296851020813456 | | nauc_precision_at_100_std | 45.60378984257811 | | nauc_precision_at_10_diff1 | 0.6490335354304879 | | nauc_precision_at_10_max | 0.5757198255366447 | | nauc_precision_at_10_std | -4.875847131691451 | | nauc_precision_at_1_diff1 | 11.37175831832417 | | nauc_precision_at_1_max | -13.315221903223055 | | nauc_precision_at_1_std | -9.398199605510275 | | nauc_precision_at_20_diff1 | 4.899369866929203 | | nauc_precision_at_20_max | 5.988537297189552 | | nauc_precision_at_20_std | 4.830900387582837 | | nauc_precision_at_3_diff1 | 0.8791156910997744 | | nauc_precision_at_3_max | -11.983373635905993 | | nauc_precision_at_3_std | -10.646185111581257 | | nauc_precision_at_5_diff1 | 3.9314486166548432 | | nauc_precision_at_5_max | -7.798591396895839 | | nauc_precision_at_5_std | -8.293043407234125 | | nauc_recall_at_1000_diff1 | -10.649566819918673 | | nauc_recall_at_1000_max | 12.070656425214647 | | nauc_recall_at_1000_std | 55.84455170965023 | | nauc_recall_at_100_diff1 | 19.206967129265127 | | nauc_recall_at_100_max | 16.296851020813722 | | nauc_recall_at_100_std | 45.60378984257728 | | nauc_recall_at_10_diff1 | 0.6490335354304176 | | nauc_recall_at_10_max | 0.5757198255366095 | | nauc_recall_at_10_std | -4.875847131691468 | | nauc_recall_at_1_diff1 | 11.37175831832417 | | nauc_recall_at_1_max | -13.315221903223055 | | nauc_recall_at_1_std | -9.398199605510275 | | nauc_recall_at_20_diff1 | 4.899369866929402 | | nauc_recall_at_20_max | 5.98853729718968 | | nauc_recall_at_20_std | 4.830900387582967 | | nauc_recall_at_3_diff1 | 0.8791156910997652 | | nauc_recall_at_3_max | -11.983373635905997 | | nauc_recall_at_3_std | -10.64618511158124 | | nauc_recall_at_5_diff1 | 3.9314486166548472 | | nauc_recall_at_5_max | -7.7985913968958585 | | nauc_recall_at_5_std | -8.293043407234132 | | ndcg_at_1 | 24.253 | | ndcg_at_10 | 50.117999999999995 | | ndcg_at_100 | 54.291999999999994 | | ndcg_at_1000 | 54.44799999999999 | | ndcg_at_20 | 52.771 | | ndcg_at_3 | 39.296 | | ndcg_at_5 | 44.373000000000005 | | precision_at_1 | 24.253 | | precision_at_10 | 8.016 | | precision_at_100 | 0.984 | | precision_at_1000 | 0.1 | | precision_at_20 | 4.527 | | precision_at_3 | 16.808999999999997 | | precision_at_5 | 12.546 | | recall_at_1 | 24.253 | | recall_at_10 | 80.156 | | recall_at_100 | 98.43499999999999 | | recall_at_1000 | 99.57300000000001 | | recall_at_20 | 90.54100000000001 | | recall_at_3 | 50.427 | | recall_at_5 | 62.731 |