# テキスト類似度計算

多言語E5大型プーリングモデル、複数言語の文類似度計算と特徴抽出タスクをサポート。

阿里巴巴NLP/gte-Qwen2-1.5B-instructの量子化バージョンで、主に文の類似度計算とテキスト埋め込みタスクに使用されます。

Jina Embeddings V3は多言語文埋め込みモデルで、100種類以上の言語をサポートし、文の類似度計算と特徴抽出タスクに特化しています。

VenusaurはMihaiii/Bulbasaurベースモデルを基に開発された文埋め込みモデルで、文の類似度と特徴抽出タスクに特化しています。

Snowflake Arctic Embed L は文の類似度と特徴抽出に特化したモデルで、様々な自然言語処理タスクに適しています。

E5 Mistral 7B InstructとJapanese StableLM Base Gamma 7Bを統合して作成された日本語テキスト埋め込みモデルで、文の類似度タスクに特化

sentence-transformersベースのテキスト埋め込みモデルで、文の類似度計算と特徴抽出タスクに特化しています。

DeCLUTR-smallは、深層コントラスティブ学習に基づく汎用文エンコーダーモデルで、高品質な文埋め込み表現を生成します。

DiffCSEは、文の差異に敏感な文埋め込みを学習するための教師なし比較学習フレームワークです。

Camembert-baseベースのフランス語文埋め込みモデル、文の類似度計算に使用

STS-BデータセットでファインチューニングされたRoBERTa-largeモデルに基づくテキスト類似度計算モデル

ParsBERTベースのペルシャ語文埋め込みモデルで、高品質な文ベクトル表現を生成

RoBERTaアーキテクチャに基づくペルシャ語（ZWNJ）文埋め込みモデル、文レベルの特徴表現生成用

DeCLUTR-baseは、深層対照学習による教師なし訓練で高品質なテキスト表現を生成する汎用文エンコーダーモデルです。