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Stsb Roberta Base

cross-encoderによって開発
RoBERTa-baseベースのクロスエンコーダで、2つの文間の意味的類似性スコア(0-1)を予測します。
ダウンロード数 229.83k
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは2つの英語文間の意味的類似性を計算するために特別に設計されており、テキストランキングタスクに適しています。

モデル特徴

高精度な意味的類似性予測
2つの文間の意味的類似度を正確に予測し、0-1のスコアを出力します。
RoBERTaの強力な表現能力
RoBERTa-base事前学習モデルの強力なテキスト表現能力を活用します。
柔軟な使用方法
sentence-transformersライブラリから呼び出すことも、TransformersのAutoModelクラスを直接使用することも可能です。

モデル能力

意味的類似性計算
テキストペアスコアリング
テキストランキング

使用事例

情報検索
検索結果ランキング
検索エンジンが返す結果の関連性をランク付け
検索結果の関連性ランキング品質を向上
質問応答システム
回答マッチング
質問と候補回答間のマッチング度合いを評価
QAシステムの精度向上
テキスト重複排除
類似テキスト検出
内容が類似する文書や段落を識別
重複コンテンツの効果的な削減
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