# 類似度計算

Transformersライブラリに基づく文埋め込みモデルで、文のベクトル表現を生成し、テキストランキングタスクをサポートします。

これはsentence-transformersに基づく文の類似度計算モデルで、テキストを768次元のベクトル空間にマッピングできます。

RetroMAE目標に基づきチェコ語ウェブコーパスで事前学習されたBERT-smallモデルで、Seznam.czによって開発され、様々な自然言語処理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。

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、文の類似度や意味検索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。

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これはsentence-transformersベースのモデルで、文や段落を512次元の密なベクトル空間にマッピングし、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に基づく文埋め込みモデルで、テキストを512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類似度計算などのタスクに適しています。