# 短いテキストマッチング

これはBERTを微調整した文変換モデルで、文や段落を768次元のベクトル空間にマッピングし、意味的テキスト類似性や意味的検索などのタスクをサポートします。

これはjina-embeddings-v2-base-enをファインチューニングした文変換モデルで、文の埋め込みベクトルを生成し意味的類似度を計算します。

CoSENT（コサイン文章）モデルに基づく中国語文埋め込みモデルで、文章を768次元の密なベクトル空間にマッピングし、文埋め込み、テキストマッチング、または意味検索などのタスクに使用できます。

TinyBERT-L4アーキテクチャでトレーニングされたクロスエンコーダーモデルで、2つの文の間の意味的類似性スコア（0-1点）を予測します。