# 多言語意味マッチング

これはmultilingual-e5-largeをファインチューニングした文変換モデルで、テキストを1024次元ベクトル空間にマッピングし、意味的類似度計算やテキスト検索などのタスクに使用されます。

これはAlibaba-NLP/gte-multilingual-baseからファインチューニングされた文変換モデルで、法律および行政文書の意味的類似性タスクに最適化されており、多言語処理をサポートしています。

これはsentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2からファインチューニングされた文変換モデルで、モンゴル語を含む複数言語をサポートし、テキストを384次元ベクトル空間にマッピングします。

ウクライナ語に最適化された文埋め込みモデルで、多言語MPNetアーキテクチャに基づき、意味的類似性や特徴抽出タスクに適しています

これは多言語文変換モデルで、テキストを384次元ベクトル空間にマッピングし、意味検索やクラスタリングタスクに適しています。

mBERTベースのタイ語文埋め込みモデルで、SimCSE手法を用いてタイ語ウィキペディアデータでトレーニングされ、テキストを768次元ベクトルにマッピング可能

これはdistiluse-base-multilingual-cased-v1を基にしたスペイン語文類似度モデルで、stsb_multi_mtデータセットでファインチューニングされています。