# 多言語文の類似度

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。

これは多言語文変換モデルで、英語、ロシア語、ウクライナ語、ポーランド語をサポートし、文を768次元のベクトル空間にマッピングし、意味類似度計算などのタスクに使用できます。

これは、インドの主要な10種類の言語のSTSデータセットを使って訓練されたIndicSBERTモデルで、英語と複数のインド語に対応し、異言語間の処理能力を備えています。

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。

SGPT-125Mは加重平均とbitfit技術に基づいて最適化された文変換モデルで、文の類似度タスクに特化しています。

SGPT-125Mは、加重平均と自然言語推論（NLI）の微調整に基づく文変換モデルで、文の類似度計算と特徴抽出に使用されます。

SGPT-5.8Bは58億パラメータ規模の文変換器モデルで、加重平均とNLI（自然言語推論）微調整によって最適化され、文の類似度計算と特徴抽出タスクに特化しています。