Модель Sentence-Transformers на базе RoBERTa кодирует предложения и абзацы в векторы для поиска семантически близких текстов и кластеризации.
Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск похожих предложений · кластеризация текстов по смыслу
BERT-модель Sentence-Transformers преобразует предложения и абзацы в векторы для семантического поиска и кластеризации.
Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · кластеризация предложений и абзацев по смыслу · поиск похожих формулировок
Модель на базе RoBERTa создаёт 768-мерные векторы предложений и абзацев для семантического поиска и кластеризации текстов.
Подходит для: семантический поиск по предложениям и абзацам · поиск похожих текстов · кластеризация предложений по смыслу
Модель на базе корейской RoBERTa создаёт векторные представления текстов для поиска семантически близких предложений и других задач сравнения и группировки текстов.
Подходит для: поиск документов по смыслу на корейском языке · ранжирование предложений по семантическому сходству · поиск перефразировок
Корейская Sentence Transformer на базе RoBERTa, преобразующая тексты в векторы для семантического поиска и сравнения сходства.
Подходит для: поиск релевантных документов по корейскому запросу · сравнение семантической близости двух корейских предложений · создание эмбеддингов для базы текстов
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact