# 768次元の稠密ベクトル

これはトルコ語BERTモデルに基づく文埋め込みモデルで、文の類似度計算や意味的検索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次元の稠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。

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XLM - Rに基づくsentence - transformersモデルで、SimCSE方法を用いて訓練され、文や段落を768次元の密集ベクトル空間にマッピングでき、クラスタリングや意味的検索などのタスクに適しています。

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これはsentence-transformersに基づく文埋め込みモデルで、イタリア語と英語の文を768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。

これはsentence-transformersに基づく文の埋め込みモデルで、文や段落を768次元の稠密ベクトル空間にマッピングでき、文の類似度計算、意味検索、クラスタリングなどのタスクに適しています。

フレーズに特化して最適化された文変換器モデルで、フレーズを768次元の稠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。

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これはsentence-transformersに基づく文の類似度モデルで、移民関連の要求や主張の文に特化して最適化されています。

これはsentence - transformersに基づくインドネシア語の文埋め込みモデルで、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に基づく文の埋め込みモデルで、文や段落を768次元の密集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DeBERTaアーキテクチャに基づく文変換器モデルで、文や段落を768次元の密集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などのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づくポルトガル語の文の類似度計算モデルで、文や段落を768次元のベクトル空間にマッピングすることができます。

これはBERTアーキテクチャに基づく文変換器モデルで、ヒングリッシュ（ヒンディー語と英語の混合言語）に特化して最適化されており、文を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フレームワークに基づく意味ベクトルモデルで、ディヴィヒ語の文や段落を768次元の稠密ベクトル空間にマッピングでき、テキスト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。

深度NLPに基づく混合モデルで、強化型SBERTを用いて特許距離の計算と分類を実現します。