C

CORD 19 Title Abstracts 1 More Epoch

Developed by CShorten
これはsentence - transformersに基づくモデルで、文や段落を384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。
Downloads 13
Release Time : 9/21/2022

Model Overview

このモデルは主に文や段落のベクトル表現に使用され、テキストを384次元の密ベクトルに変換でき、テキスト類似度計算、意味的検索、クラスタリング分析などのタスクに適しています。

Model Features

高次元ベクトル表現
文や段落を384次元の密ベクトル空間にマッピングし、テキストの意味情報を捉えることができます。
意味的類似度計算
文や段落間の意味的類似度の計算に適しています。
クラスタリング分析
テキストクラスタリングタスクに使用でき、意味的に類似したテキストをグループ化します。

Model Capabilities

文ベクトル化
意味的検索
テキストクラスタリング
特徴抽出

Use Cases

情報検索
学術文献検索
与えられたタイトルや要約に類似した学術文献を検索するために使用します。
検索結果の関連性を向上させる
テキスト分析
文書クラスタリング
大量の文書を意味的類似度に基づいて自動的にグループ化します。
文書の自動分類を実現する
AIbase
Empowering the Future, Your AI Solution Knowledge Base
© 2025AIbase