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Dbpedia Entity Distilbert Tas B Gpl Self Miner

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これはsentence-transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを768次元の密ベクトル表現に変換することができます。
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Release Time : 3/14/2022

Model Overview

このモデルは、文や段落を768次元のベクトル空間にマッピングするために特別に設計されており、意味検索、クラスタリング、文の類似度計算などのタスクに適しています。

Model Features

高次元ベクトル表現
文を768次元の密ベクトルに変換し、豊富な意味情報を捉えることができます。
意味類似度計算
ベクトル空間内の距離計算により、文間の意味類似度を正確に測定します。
統合が容易
シンプルなAPIインターフェースを提供し、既存のシステムに簡単に統合できます。

Model Capabilities

テキストのベクトル化
意味類似度計算
テキストクラスタリング
意味検索

Use Cases

情報検索
意味検索システム
キーワードではなく意味に基づく検索システムを構築します。
検索結果の関連性と正確性を向上させます。
テキスト分析
文書クラスタリング
類似した内容の文書を自動的にグループ化します。
文書のスマートな分類と整理を実現します。
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