モデル選定

高精度なテキスト分類

# 高精度なテキスト分類

このモデルは未知のデータセットでゼロからトレーニングされ、評価セットで良好な性能を発揮し、関連タスクに有効なサポートを提供できます。

テキスト分類

LENS-8000は、トランスフォーマーに基づくテキスト埋め込みモデルで、特徴抽出と文の類似度タスクに特化しており、複数の分類と検索タスクで優れた性能を発揮します。

テキスト埋め込み

LENS-4000はトランスフォーマーベースのテキスト埋め込みモデルで、特徴抽出と文の類似度計算に特化しており、複数のテキスト分類タスクで優れた性能を発揮します。

テキスト埋め込み

Giga Embeddings Instruct

Giga Embeddings Instructは高性能な埋め込みモデルで、テキスト分類と検索タスクに特化し、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮します。

テキスト埋め込み複数言語対応

Metadata Cls 15 10

このモデルは、PhoBERT-base-v2を未知のデータセットで微調整したテキスト分類モデルで、評価セットで99.67%の正解率と99.32%のF1値を達成しました。

テキスト分類

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対話システム

Transformers 英語

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質問応答システム中国語

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