# 文類似度

FRIDAモデルの軽量高速修正版で、ロシア語と英語の文の埋め込みベクトルを計算するために使用

高性能なアラビア語情報検索モデルで、sentence-transformersフレームワークを基に構築され、アラビア語の豊かさと複雑さに最適化されています。

瑠璃は日本語汎用テキスト埋め込みモデルで、文類似度計算と特徴抽出に特化しており、cl-nagoya/ruri-pt-small-v2ベースモデルでトレーニングされています。

halong_embeddingはhiieuによって開発された文埋め込みモデルで、主にベトナム語の文類似度計算タスクに使用されます。

E5-RoPE-基本版は回転位置埋め込み（RoPE）を基にした埋め込みモデルで、長文脈検索タスクをサポートすることを目的としています。

Fioシリーズ日本語埋め込みモデルの初版、BERTアーキテクチャに基づき、日本語テキストの類似度と特徴抽出タスクに特化

EUBERT MLMモデルは文変換器トレーニングセットでファインチューニングされ、EU24言語をサポートするクロスエンコーダになりました

これは多言語文変換モデルで、テキストを密ベクトル空間にマッピングし、意味検索やクラスタリングタスクをサポートします

ブラジルポルトガル語向けに事前学習されたBERTモデルで、様々なNLPタスクで優れた性能を発揮

WRAPresentationsはツイート論点マイニング専用に設計された先進的な文変換モデルで、ツイートを「理由」「主張」「通知」「無意味」の4種類に分類可能です。

これはsentence-transformersベースの文埋め込みモデルで、テキストを384次元のベクトル空間にマッピングし、セマンティック検索やクラスタリングタスクに適しています。

Sentence Transformersベースの文類似度モデルで、問題報告分類タスク向けにファインチューニングされており、欠陥/ドキュメント/機能/質問の4分類をサポート

albert-small-kor-v1モデルをファインチューニングした韓国語クロスエンコーダモデルで、文の類似度計算に使用されます

知識蒸留技術に基づいて構築された軽量なイタリア法律分野向けBERTモデル、4層のTransformer構造のみを有する

miCSEは文類似度計算のために特別に設計された少数サンプル文埋め込みモデルで、注意パターンアライメントと正規化された自己注意分布を通じて効率的なサンプル学習を実現します。

PubMedBERTベースの文変換モデルで、文や段落の768次元ベクトル表現を生成し、意味検索やクラスタリングタスクに適しています。

BERTimbau大規模モデルを基にしたポルトガル語法律分野の文類似度モデル、1024次元ベクトル表現をサポート

これはCOVID-19パンデミックに適応したドイツ語の文変換モデルで、GPL手法を用いてCOVID-19関連文書で適応訓練されています。

これはDistilBERTアーキテクチャに基づく文類似度計算モデルで、文や段落を3次元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。

sentence-transformersベースの文類似度モデルで、テキストを32次元ベクトル空間にマッピング可能

これはMiniLMアーキテクチャに基づく文埋め込みモデルで、テキストを384次元のベクトル空間にマッピングし、意味検索やクラスタリングタスクに適しています。

これは多言語Robertaモデルで、ブルガリア語の文の埋め込みベクトルを生成するために使用でき、Sentence-BERTの概念に基づいてトレーニングされ、ブルガリア語と英語をサポートします。

SciBERTモデルを基に、SNLIとMultiNLIデータセットでファインチューニングされ、汎用文埋め込み生成用に設計されたモデル

このモデルはXLMR-ENISをGLUEデータセットで微調整したバージョンで、文の類似度タスクに特化しており、STSBサブセットで優れた性能を発揮します。

これはRobertaアーキテクチャに基づく文類似度計算モデルで、中国語テキスト処理をサポートします