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Multi Qa V1 MiniLM L6 Cls Dot

Developed by flax-sentence-embeddings
MiniLM-L6-H384-uncased事前学習モデルをファインチューニングした文埋め込みモデルで、質問応答シナリオの意味的類似度計算に特化
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Release Time : 3/2/2022

Model Overview

このモデルはSiameseネットワークと対照学習目標でトレーニングされ、高品質な文埋め込みを生成でき、特に質問応答ペアの意味的類似度計算に適しています。cls出力を文埋め込みとして使用し、内積で類似度を計算します。

Model Features

質問応答最適化
質問応答シナリオに特化して最適化され、質問と回答間の意味的関係を効果的に捉える
効率的な推論
MiniLMアーキテクチャに基づき、性能を維持しながら効率的な推論を実現
対照学習トレーニング
対照学習目標を用いてトレーニングされ、意味的類似度の識別能力が強化されている

Model Capabilities

文埋め込み生成
文類似度計算
意味検索
質問応答ペアマッチング

Use Cases

情報検索
質問応答システム
質問応答システム構築に使用し、ユーザーの質問とナレッジベースの最適な回答をマッチング
質問応答マッチングの精度向上
意味検索
キーワードではなく意味に基づく検索エンジンを実現
検索関連性の向上
コンテンツ分析
類似質問クラスタリング
意味的に類似した質問を識別・クラスタリング
よくある質問やユーザーニーズの発見に役立つ
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