# 文の埋め込み

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を384次元の密なベクトル空間にマッピングでき、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sentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を384次元のベクトル空間にマッピングし、文の類似度計算や意味検索タスクに使用できます。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を256次元のベクトル空間にマッピングし、文の類似度計算や意味検索などのタスクに使用できます。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングでき、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sentence-transformersに基づく文のエンコーダーモデルで、文や段落を256次元の密ベクトル空間にマッピングでき、文の類似度計算、クラスタリング、意味検索などのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを1024次元のベクトル表現に変換でき、意味検索やテキストの類似度計算などのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを1536次元のベクトル空間にマッピングでき、意味検索やクラスタリングタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを1024次元のベクトル空間にマッピングでき、意味検索とテキストの類似度計算に適しています。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を1024次元の密なベクトル空間にマッピングでき、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sentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密なベクトル空間にマッピングでき、クラスタリングや意味検索などのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を384次元のベクトル空間にマッピングでき、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facebook/dragon-plus-context-encoderをベースに移植された文変換器モデルで、文や段落を768次元のベクトル空間にマッピングするために使用され、クラスタリングや意味検索などのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを768次元のベクトル表現に変換でき、意味検索やテキストの類似度計算などのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づく文エンコーダーモデルで、文や段落を768次元の密なベクトル空間にマッピングでき、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sentence - transformersに基づくモデルで、文や段落を384次元の密ベクトル空間にマッピングでき、クラスタリングや意味検索などのタスクに使用できます。

これはsentence - transformersに基づくモデルで、文や段落を32次元の密ベクトル空間にマッピングでき、文の類似度計算、クラスタリング、意味検索などのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを1024次元の密ベクトルに変換でき、意味検索やテキスト類似度計算などのタスクに適しています。

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に基づくモデルで、文や段落を768次元の密なベクトル空間にマッピングでき、クラスタリングや意味検索などのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密なベクトル空間にマッピングし、文の類似度計算や意味検索などのタスクに使用できます。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を512次元の密なベクトル空間にマッピングでき、クラスタリングや意味検索などのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を512次元の密なベクトル空間にマッピングすることができ、クラスタリングや意味検索などのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密なベクトル空間にマッピングでき、クラスタリングや意味検索などのタスクに適しています。

これはsentence - transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングでき、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sentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングでき、クラスタリングや意味検索などのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づく文の類似度モデルで、テキストを768次元のベクトル空間にマッピングして、意味検索とクラスタリングタスクに使用できます。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密なベクトル空間にマッピングでき、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sentence - transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを768次元のベクトル表現に変換できます。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密なベクトル空間にマッピングでき、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sentence-transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを768次元のベクトル空間にマッピングでき、意味検索とテキストの類似度計算に適しています。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密なベクトル空間にマッピングでき、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。

ConGenに基づく文の埋め込みモデルで、文を312次元のベクトル空間にマッピングでき、意味検索などのタスクに適しています。

これはConGenフレームワークに基づくBERT-Tinyモデルで、文を128次元のベクトル空間にマッピングするために使用され、意味検索などのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を384次元の密ベクトル空間にマッピングでき、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sentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングでき、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DistilRoBERTaに基づく文の変換器モデルで、文や段落を768次元の密なベクトル空間にマッピングでき、意味的検索やクラスタリングなどのタスクに適しています。

sentence-transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを768次元のベクトル空間にマッピングでき、意味検索やテキストクラスタリングタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づく文の類似度モデルで、文や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングでき、意味的検索やクラスタリングなどのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを768次元のベクトル表現に変換でき、意味検索やテキストの類似度計算などのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングでき、文の類似度計算、クラスタリング、意味検索などのタスクに適しています。