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Cross En Fr Roberta Sentence Transformer
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Cross En Fr Roberta Sentence Transformer

T-Systems-onsiteによって開発
XLM - RoBERTaアーキテクチャに基づく多言語文埋め込みモデルで、英語とフランス語の意味類似度計算と検索タスクをサポートします。
テキスト埋め込み
Transformers
 複数言語対応オープンソースライセンス:MIT#多言語文埋め込み#言語間意味検索#XLM - R蒸留最適化
ダウンロード数 41
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはXLM - RoBERTaアーキテクチャに基づく文埋め込みモデルで、英語とフランス語に特化して最適化されており、文間の意味類似度計算、テキスト検索、言語間情報検索などのタスクに使用できます。

モデル特徴

多言語サポート
英語とフランス語の意味理解能力を特化して最適化し、同時に多言語処理の潜在能力を備えています。
高効率アーキテクチャ
distilroberta - baseに基づく軽量アーキテクチャで、性能を維持しながら計算リソースの要求を減らします。
意味類似度計算
異なる文間の意味類似度スコアを正確に計算できます。

モデル能力

文埋め込み生成
言語間意味検索
テキスト類似度計算
多言語テキスト処理

使用事例

情報検索
言語間ドキュメント検索
英語とフランス語が混在するドキュメントライブラリで意味検索を実現します。
言語の制限を受けずに、クエリの意味に関連するドキュメントを正確に検索できます。
コンテンツ推薦
多言語コンテンツマッチング
英語ユーザーに意味関連するフランス語コンテンツを推薦し、逆も同様です。
言語間コンテンツ推薦の精度を向上させます。
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