Модель на базе RoBERTa кодирует предложения и абзацы в 768-мерные эмбеддинги для семантического поиска, сравнения и кластеризации.

Подходит для: семантический поиск по коллекции текстов · поиск похожих предложений и абзацев · кластеризация текстов по смыслу

Дообученная MPNet-модель преобразует предложения и абзацы в эмбеддинги для семантического поиска, сравнения и кластеризации текстов.

Подходит для: семантический поиск по предложениям и абзацам · сравнение смысловой близости двух текстов · кластеризация похожих текстов