# 特許テキスト分析

これはspaCyフレームワークに基づくロシア語特許固有表現認識モデルで、特許テキスト内の特定のエンティティタイプを識別することに特化しています。

これはsentence-transformersベースのモデルで、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、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。

PatentSBERTaに基づく特許矛盾文識別モデルで、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的検索などのタスクに適しています。

PatentSBERTaに基づく特許問題と解決策の文識別モデルで、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的検索などのタスクに適しています。

PatentSBERTaに基づく特許矛盾文識別モデルで、文や段落を768次元の稠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。