# 1024次元埋め込み

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を1024次元の密なベクトル空間にマッピングでき、文の類似度計算や意味検索などのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文章や段落を1024次元の密なベクトル空間にマッピングでき、文章類似度計算、クラスタリング、意味検索などのタスクに適しています。

これはsentence - transformersに基づくモデルで、文や段落を1024次元の密なベクトル空間にマッピングでき、クラスタリングや意味検索などのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を1024次元の密なベクトル空間にマッピングでき、文の類似度計算や意味検索などのタスクに適しています。

これはsentence-transformersベースの文埋め込みモデルで、テキストを1024次元のベクトル表現に変換でき、文の類似度計算や意味検索などのタスクに適しています。

sentence-transformersベースの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、意味検索やテキストクラスタリングタスクに適しています。

これはBERTimbau largeバージョンを基にしたポルトガル法律分野専用モデルで、セマンティックテキスト類似度タスク向けに最適化されています。