Model Bert Base Multilingual Uncased 10 Epochs
これはsentence-transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを256次元のベクトル空間にマッピングでき、意味的検索やクラスタリングタスクに適しています。
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Release Time : 3/2/2022
Model Overview
このモデルは、文や段落を256次元の密なベクトル表現に変換でき、文の類似度計算、意味的検索、テキストクラスタリングなどのタスクに使用できます。
Model Features
効率的なテキスト表現
テキストを256次元の密なベクトルに変換し、意味情報を保持します。
事前学習アーキテクチャ
BERTに基づくTransformerアーキテクチャで、強力な意味理解能力を持っています。
使いやすさ
sentence-transformersライブラリを通じて簡単に呼び出せます。
Model Capabilities
テキストベクトル化
意味的類似度計算
テキストクラスタリング
意味的検索
Use Cases
情報検索
意味的検索
キーワードマッチではなく意味に基づくドキュメント検索
テキスト分析
テキストクラスタリング
意味的に類似したドキュメントを自動的にグループ化
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