# 高精度意味検索

intfloat/multilingual-e5-large-instructモデルをファインチューニングしたトルコ語検索モデルで、トルコ語段落検索タスクに特化しています。

これはModernBERT-baseからファインチューニングされたクロスエンコーダーモデルで、テキスト再ランキングと意味検索タスクに使用されます。

ModernBERT-baseベースの文埋め込みモデル、文類似度と特徴抽出タスク用

多言語E5大型命令モデル、複数の言語とタスクをサポート、分類、検索、クラスタリングなど。

BGE-m3-koは韓国語と英語に最適化された多言語埋め込みモデルで、効率的な意味検索タスクに特化しています。

Jina Embeddings V2 Base は効率的な英語テキスト埋め込みモデルで、文の類似性と特徴抽出タスクに特化しています。

stella-large-zh-v3-1792d は中国語文の類似度計算モデルで、センテンストランスフォーマーアーキテクチャに基づき、中国語テキストの意味的類似度タスク専用に設計されています。

mmlw-e5-baseは、文類似度タスクに特化した文変換器ベースの特徴抽出モデルで、ポーランド語をサポートしています。

MPNetアーキテクチャに基づく汎用文埋め込みモデルで、文類似度タスクに最適化されており、特に臨床試験結果の類似性分析に適しています。

これはT5-baseベースの文変換モデルで、文の類似度計算に特化しており、文を768次元ベクトル空間にマッピングできます。

SGPT-5.8Bは58億パラメータ規模の文変換器モデルで、加重平均とNLI（自然言語推論）微調整によって最適化され、文の類似度計算と特徴抽出タスクに特化しています。