Medical Embedded V2
これは多言語の文埋め込みモデルで、文や段落を512次元の密ベクトル空間にマッピングでき、クラスタリングや意味的検索などのタスクに適しています。
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リリース時間 : 3/31/2025
モデル概要
このモデルはDistilBERTアーキテクチャに基づいており、多言語テキストを処理するように最適化されています。異なる言語の文を統一されたベクトル表現に変換し、異言語の意味的比較を容易にします。
モデル特徴
多言語サポート
14種類の言語の文埋め込みをサポートし、異言語の意味的タスクを処理できます。
高効率アーキテクチャ
DistilBERT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削減します。
統一ベクトル空間
異なる言語の文を同じ512次元ベクトル空間にマッピングし、異言語比較を容易にします。
モデル能力
文埋め込み
意味的類似度計算
異言語テキストマッチング
テキストクラスタリング
特徴抽出
使用事例
情報検索
異言語文書検索
統一ベクトル空間を使用して異なる言語の文書の関連性検索を実現します。
多言語環境下での検索効率を向上させます。
テキスト分析
多言語テキストクラスタリング
異なる言語の類似内容を自動的にグループ化します。
異言語の類似内容を発見します。
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