Simcse Model XLMR
XLM - Rに基づくsentence - transformersモデルで、SimCSE方法を用いて訓練され、文や段落を768次元の密集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 : 12/22/2023
モデル概要
このモデルはSimCSE方法を利用してタイ語ウィキペディアデータで訓練され、高品質の文埋め込み表現を生成でき、多言語処理をサポートします。
モデル特徴
SimCSE訓練方法
対照学習フレームワークSimCSEを用いて訓練され、文埋め込みの品質が向上しました。
多言語サポート
XLM - R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能力を備えています。
高次元ベクトル表現
文を768次元の密集ベクトル空間にマッピングし、豊富な意味情報を保持します。
モデル能力
文埋め込み生成
意味的類似度計算
テキストクラスタリング
意味的検索
使用事例
情報検索
類似文書検索
文埋め込みの類似度を計算することで、意味的に近い文書を迅速に見つけます。
検索の正確性と効率を向上させます
テキスト分析
テキストクラスタリング
文埋め込みを利用して大量のテキストを自動的に分類およびクラスタリングします。
テキストデータ内の潜在的なパターンとトピックを発見します
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