Модель на базе WangchanBERT-Small превращает тайские предложения в 128-мерные векторы для семантического поиска и сравнения сходства.
Подходит для: поиск документов по смыслу на тайском языке · поиск похожих предложений на тайском языке · ранжирование предложений по семантическому сходству
Модель CamemBERT преобразует тайские предложения и абзацы в векторы для семантического поиска, сравнения и кластеризации.
Подходит для: семантический поиск по тайским текстам · сравнение сходства тайских предложений · кластеризация тайских документов
Модель на базе XLM-R с SimCSE преобразует предложения и абзацы в эмбеддинги для поиска семантического сходства и кластеризации.
Подходит для: семантический поиск по предложениям и абзацам · кластеризация похожих текстов · поиск близких по смыслу тайских фрагментов
Компактная BERT-модель, превращающая предложения в 128-мерные эмбеддинги для семантического поиска и сравнения текстов.
Подходит для: семантический поиск по предложениям и документам · поиск похожих текстов · сравнение семантической близости предложений
BERT-модель ConGen преобразует предложения в 768-мерные векторы для семантического поиска и сравнения сходства текстов.
Подходит для: семантический поиск по коллекции предложений · поиск похожих формулировок · оценка смыслового сходства двух предложений
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Модель преобразует предложения в 384-мерные векторы для семантического поиска и сравнения текстов.
Подходит для: поиск документов по смыслу запроса · сравнение семантической близости двух предложений · поиск похожих фраз в коллекции текстов
Мультиязычная модель ConGen кодирует предложения в 768-мерные векторы для семантического поиска и сравнения текстов.
Подходит для: семантический поиск по коллекции предложений · поиск перефразировок и смыслово близких фраз · сравнение семантического сходства двух предложений
Модель ConGen на архитектуре BERT преобразует предложения в 384-мерные векторы для семантического поиска и сравнения текстов.
Подходит для: семантический поиск по коллекции предложений · поиск похожих текстов по смыслу · сравнение семантического сходства двух предложений
Модель на базе mBERT с SimCSE преобразует тайские предложения и абзацы в эмбеддинги для семантического поиска и кластеризации.
Подходит для: семантический поиск по тайским документам · поиск похожих тайских предложений · кластеризация тайских текстов
Модель SimCSE на базе CamemBERT превращает тайские предложения и абзацы в векторы для семантического поиска и кластеризации.
Подходит для: семантический поиск по тайским документам · поиск похожих предложений на тайском языке · кластеризация тайских текстов