# 意味類似度計算

これはCross Encoderアーキテクチャに基づくモデルで、テキストペア分類タスクに特化しており、Quora質問ペアデータセットで微調整され、意味類似性判断と意味検索シーンに適しています。

Redis Langcache Embed v1をベースに微調整された文変換器モデルで、768次元の文埋め込みベクトルを生成するために使用されます。

stella_en_400M_v5_cpuは、複数の自然言語処理タスクで優れた性能を発揮するモデルで、特に分類、検索、クラスタリング、意味テキスト類似度などのタスクに長けています。

このモデルはBERT - tinyアーキテクチャに基づき、STS - BデータセットでM - FAC二阶最適化器を用いて微調整されたテキスト類似度計算モデルです。