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Text2vec Base Chinese

shibing624によって開発
CoSENT(コサイン文)モデルに基づく中国語テキスト埋め込みモデルで、文を768次元の密なベクトル空間にマッピングでき、文埋め込み、テキストマッチング、意味検索などのタスクに適しています。
ダウンロード数 605.98k
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはCoSENTメソッドでトレーニングされ、hfl/chinese-macbert-baseを基に中国語STS-Bデータでトレーニングされ、中国語STS-Bテストセットで優れたパフォーマンスを示しています。

モデル特徴

効率的な中国語意味マッチング
中国語テキストマッチングタスクで優れたパフォーマンスを示し、一般的な意味マッチングシナリオに適しています。
CoSENTメソッドに基づく
コサイン文(CoSENT)メソッドでトレーニングされ、文埋め込みの類似度計算を最適化します。
768次元密ベクトル
文を768次元の密なベクトル空間にマッピングし、下流タスクの処理に適しています。

モデル能力

文埋め込み
テキストマッチング
意味検索

使用事例

テキスト類似度計算
質問応答システム
質問と候補回答の意味的類似度を計算するために使用
質問応答マッチングの精度向上
情報検索
検索エンジンの意味理解能力を強化
検索結果の関連性向上
自然言語処理
テキストクラスタリング
類似テキストの自動クラスタリングに使用
テキスト分類
テキスト分類タスクの入力特徴として使用
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