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Stella Base En V2

infgradによって開発
stella-base-en-v2はsentence-transformersベースの英語テキスト埋め込みモデルで、文の類似性と特徴抽出タスクに特化しています。
ダウンロード数 16.89k
リリース時間 : 10/19/2023

モデル概要

このモデルは主に高品質な文埋め込みを生成するために使用され、文の類似性計算、テキスト分類、情報検索などの自然言語処理タスクに適しています。

モデル特徴

高性能文埋め込み
高品質な文埋め込みを生成でき、様々な下流タスクに適用可能です。
マルチタスクサポート
文の類似性、テキスト分類、情報検索など様々な自然言語処理タスクをサポートします。
広範な評価
複数の標準データセットで包括的な評価を行い、優れたパフォーマンスを示しています。

モデル能力

文類似性計算
テキスト分類
情報検索
クラスタリング分析
並べ替えタスク

使用事例

電子商取引
製品レビュー分類
Amazon製品レビューを分類し、肯定的評価と否定的評価を識別します。
AmazonPolarityClassificationデータセットで93.26%の精度を達成。
反事実分類
Amazon製品レビュー中の反事実的記述を識別します。
AmazonCounterfactualClassificationデータセットで77.19%の精度を達成。
質問応答システム
重複質問検出
AskUbuntuコミュニティで重複する技術質問を識別します。
AskUbuntuDupQuestionsデータセットでMAP62.72を達成。
学術研究
論文クラスタリング
arXivとbioRxiv上の学術論文をクラスタリング分析します。
ArxivClusteringP2PデータセットでV-measure47.24を達成。
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