# 電子商取引レビュー分析

LENS-8000は、トランスフォーマーに基づくテキスト埋め込みモデルで、特徴抽出と文の類似度タスクに特化しており、複数の分類と検索タスクで優れた性能を発揮します。

Giga Embeddings Instructは高性能な埋め込みモデルで、テキスト分類と検索タスクに特化し、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮します。

e5-base-4k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あり、特にテキスト分類、検索、クラスタリング、意味的テキスト類似度などのタスクで顕著な効果があります。

このモデルは、電子商取引のレビューからキーワードと核心的な観点を抽出するために専用され、5000件の淘宝レビューを基にトレーニングされています。

Yelpレストランレビューデータを用いて事後訓練されたBERTモデルで、電子商取引レビューの感情分析と多次元理解に特化しています。

BERT-base-uncasedをベースにした事後訓練モデルで、電子商取引レビューの感情と選択肢の理解に特化して最適化されています。