# 多言語文類似度

GTE Multilingual Base は50以上の言語をサポートする多言語文埋め込みモデルで、文類似度計算などのタスクに適しています。

これはヒンディー語（デーヴァナーガリー文字）、英語、およびローマ字化ヒンディー語テキストの埋め込みをサポートする多言語モデルで、特にローマ字化ヒンディー語とクロスランゲージアラインメントをサポートします。

これはSentenceTransformersベースのCross-Encoderモデルで、文のペアの意味的類似度スコアを計算します。

このモデルはSentenceTransformersのCross-Encoderクラスを使用してトレーニングされ、2つの文の意味的類似度のスコアを予測するために使用されます。

これはMuRILモデル(google/muril-base-cased)を基に訓練されたモデルで、10の主要なインド言語のNLIデータセットに対して最適化されています。この単一モデルは複数のインド言語に対応し、言語間能力を備えています。

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、主に文の類似度計算と特徴抽出タスクに使用されます。

SGPT-Bloom-7b1-msmarco はBLOOMアーキテクチャに基づく文変換モデルで、主に文類似度計算と特徴抽出タスクに使用されます。