# 意味マッチング

これはbert-tinyからファインチューニングされたクロスエンコーダーモデルで、テキストペアの類似度スコアを計算するために使用され、意味的テキスト類似性、意味検索などのタスクに適しています。

文の類似度計算用の事前学習済みモデルで、文を高次元ベクトル空間の埋め込み表現に変換し、それらの間の意味的類似度を計算できます。

情報検索やドキュメントランキングタスクに適した軽量なテキストランキングモデルです。

DistilBERTアーキテクチャに基づくトルコ語の文類似度計算モデル

BGE-RERANKER-V2のONNX O4バージョンは最適化されたテキスト再ランキングモデルで、多言語テキストペアの関連性スコアリングをサポートします。

これはヘブライ語用のクロスエンコーダーモデルで、ゼロショット分類タスクをサポートします。

RoBERTaアーキテクチャに基づくポーランド語文埋め込みモデルで、文類似度計算と特徴抽出タスクに特化しています。

tao-8k-origin は文の類似度計算に特化したモデルで、複数の類似度測定方法をサポートし、複数の中国語評価データセットで優れた性能を発揮します。

SimCSE(教師あり版)は教師あり学習に基づく中文文類似度計算モデルで、コントラスティブ学習により文埋め込み表現を最適化します。

Umbertoアーキテクチャに基づくイタリア語文類似度計算クロスエンコーダーモデル

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

bert-base-uncasedをGLUE MRPCデータセットでファインチューニングしたテキスト分類モデル

これはbert-base-uncased事前学習モデルをベースにMultiNLIデータセットでファインチューニングされたテキスト分類モデルです

これはスペイン語に基づく事前学習モデルで、異言語自然言語推論タスクに特化して微調整されています。