# クラスタリング分析

ACGE テキスト埋め込みモデルは、テキスト埋め込みベクトルを生成するためのモデルで、さまざまな自然言語処理タスクをサポートします。

これはsentence-transformersに基づく文章埋め込みモデルで、テキストを768次元のベクトル空間にマッピングでき、意味検索やテキストクラスタリングなどのタスクに適しています。

E5-smallは小型のセンテンストランスフォーマーモデルで、文類似度とテキスト埋め込みタスクに特化しており、複数の分類・検索タスクで良好な性能を発揮します。

これはsentence-transformersベースのモデルで、文や段落を64次元の密なベクトル空間にマッピングし、クラスタリングや意味検索などのタスクに適しています。

これはsentence - transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを256次元のベクトル空間にマッピングでき、意味的検索とクラスタリングタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づく文章埋め込みモデルで、テキストを512次元のベクトル空間にマッピングでき、意味検索とテキストの類似度計算に適しています。

これはsentence - transformersに基づく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、意味検索やクラスタリングなどのタスクに適しています。