Mirror Roberta Base Sentence Drophead
RoBERTaに基づく教師なし文のエンコーダで、drophead技術を用いて特徴空間を強化し、文の類似度計算に適しています。
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リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルは自己監督型の文のエンコーダで、drophead技術を用いて従来のdropoutを置き換え、特徴空間を強化します。主に文の埋め込み生成と文の類似度計算に使用されます。
モデル特徴
drophead技術
dropheadを用いて従来のdropoutを置き換え、特徴空間を強化し、モデルの性能を向上させます。
自己監督学習
モデルはラベル付けされていない生の文を用いて学習し、人手によるラベル付けデータは必要ありません。
RoBERTaに基づく
RoBERTa-baseをベースモデルとしており、その強力な言語表現能力を引き継いでいます。
モデル能力
文の埋め込み生成
文の類似度計算
使用事例
自然言語処理
意味検索
文の埋め込みを用いて効率的な意味検索を実現します。
テキストクラスタリング
文の類似度を利用してテキストをクラスタリング分析します。
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