# 意味特徴抽出

BAAI/bge-m3は効率的な文変換モデルで、特徴抽出と文の類似度計算に特化しています。

shibing624/text2vec-base-chineseをベースとした派生モデルで、MacBERTをLERTに置き換え、他のトレーニング条件はそのまま保持しています。中国語テキストのベクトル化と文類似度計算をサポートします。

これはSTSデータセットを微調整したカンナダ語のSBERTモデルで、文章の類似度を計算するために使用されます。

これはSTSデータセットでファインチューニングされたOdiaSBERTモデルで、オリヤー語の文類似度計算に使用されます

これはDistilBERTアーキテクチャに基づく文埋め込みモデルで、文の類似度計算タスクに特化しています。

NetBERTはBERT - baseモデルをベースに、コンピュータネットワークテキストコーパスでさらに事前学習して得られたモデルで、コンピュータネットワーク関連のタスクに適しています。

これはKLUE-RoBERTa-smallをベースにした韓国語文章変換モデルで、文の類似度計算と自然言語推論タスクに特化しています。