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Mind Map Blog Model

hothanhtienqbによって開発
これはsentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2から微調整された文変換器モデルで、テキストを384次元のベクトル空間にマッピングし、意味的類似度計算などのタスクに使用できます。
ダウンロード数 463
リリース時間 : 10/30/2024

モデル概要

このモデルは文や段落を384次元の密集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

多言語対応
multilingual-MiniLMアーキテクチャに基づき、複数の言語のテキスト埋め込みをサポートします。
効率的で軽量
MiniLMアーキテクチャを採用し、性能を維持しながらモデルサイズを削減します。
意味的類似度計算
文の類似度タスクに特化して最適化され、コサイン類似度を使用して意味的な関連性を測定します。

モデル能力

意味的テキスト類似度計算
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

情報検索
類似質問のマッチング
質問応答システムで意味的に類似した質問をマッチングします。
「公務員試験の準備時間」と「公務員試験の準備にかかる平均時間はどれくらいか」などの意味的に類似した質問を正確に識別できます。
コンテンツ管理
重複コンテンツの検出
異なる表現であるが意味が同じコンテンツを識別します。
「英語の発音をどうやって向上させるか」と「英語の単語の発音をどうやって向上させるか」などの言い換えコンテンツを検出できます。
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