BERT-модель преобразует предложения и абзацы в 1024-мерные векторы для поиска, сравнения и кластеризации текстов.
Подходит для: семантический поиск по предложениям и абзацам · поиск похожих текстов по смыслу · оценка семантического сходства предложений
Дообученная RoBERTa-base извлекает ответ на вопрос из предоставленного текста и оценивает уверенность.
Подходит для: поиск ответа на вопрос в статье или документе · ответы на вопросы по контексту из поисковой выдачи · извлечение точного фрагмента текста в QA-системе
Модель MPNet преобразует предложения и абзацы в векторы для семантического поиска, сравнения и кластеризации текстов.
Подходит для: семантический поиск по коллекции текстов · поиск похожих предложений и абзацев · сравнение смысловой близости двух текстов
Дообученная RoBERTa-base извлекает ответный фрагмент и оценку уверенности из текста контекста по вопросу.
Подходит для: извлечение ответов из документов по заданному вопросу · поиск нужного фрагмента в справочной статье · ответы на вопросы по предоставленному тексту