S

SBERT KFOLD User Portfolio To Job Descriptions

Nashhzによって開発
sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2をファインチューニングした文変換モデルで、文と段落間の意味的類似性を計算します。
ダウンロード数 26
リリース時間 : 12/23/2024

モデル概要

このモデルは文と段落を384次元の密なベクトル空間にマッピングし、意味的テキスト類似性、意味的検索、言い換えマイニング、テキスト分類、クラスタリングなどのタスクに使用できます。

モデル特徴

高精度意味理解
文と段落間の意味的関係を正確に捉え、類似度スコアを計算できます。
効率的なベクトル化
テキストを384次元の密なベクトルに変換し、後続の処理と分析を容易にします。
マルチタスクサポート
意味的検索、テキスト分類、クラスタリングなど、さまざまな自然言語処理タスクをサポートします。

モデル能力

意味的テキスト類似性計算
意味的検索
言い換えマイニング
テキスト分類
テキストクラスタリング

使用事例

採用と求職
求職者と職務のマッチング
求職者のプロフィールと職務記述書をマッチングし、類似度スコアを計算します。
採用側が適切な候補者を迅速に選別するのに役立ちます
フリーランスプロジェクト推薦
フリーランスのスキル記述に基づいて適切なプロジェクトを推薦します。
フリーランスとプロジェクトのマッチング効率を向上させます
コンテンツ管理
類似コンテンツ識別
ウェブサイトやプラットフォーム上の類似コンテンツを識別します。
コンテンツの重複排除や関連コンテンツの推薦に役立ちます
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
© 2025AIbase