# 1024次元ベクトル空間

これはxlm - roberta - largeを微調整した文変換器モデルで、テキストを1024次元ベクトル空間にマッピングでき、多言語意味理解タスクをサポートします。

multilingual-e5-largeをベースに微調整した韓国語文埋め込みモデルで、1024次元ベクトル空間マッピングをサポートし、意味類似度計算などのタスクに適しています

これはsentence-transformersベースの多言語文埋め込みモデルで、テキストを1024次元ベクトル空間にマッピングし、意味的検索やクラスタリングタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づく多言語文埋め込みモデルで、テキストを1024次元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。

これはポーランド語の文埋め込みモデルで、文や段落を1024次元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タスクに適しています。

sentence-transformersフレームワークに基づくドイツ語テキスト埋め込みモデルで、テキストを1024次元ベクトル空間にマッピングし、ドイツ語の少数サンプルテキスト分類性能向上のために設計されています。