# 768次元の密ベクトル

これはsentence-transformersに基づく文の類似度計算モデルで、テキストを768次元のベクトル空間にマッピングできます。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングでき、文の類似度計算、クラスタリング、意味的検索などのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づくイタリア語の大文字小文字を区別しないBERTモデルで、文や段落の768次元密ベクトル表現を生成します。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングでき、文の類似度計算や意味的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768次元の密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DistilBERTに基づく文変換モデルで、テキストを768次元の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。