# 分野専用BERT

PatentSBERTaに基づく特許問題と解決策の文識別モデルで、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、農業分野のテキストに特化して最適化されており、文や段落を512次元の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BatteryOnlyBERT-uncasedをベースにしたテキスト分類モデルで、電池関連論文の要約分類タスク専用です。