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【日本語モデル付き】2020年に自然言語処理をする人にお勧めしたい文ベクトルモデル - Qiita

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somemo
"オリジナル実装: UKPLab/sentence-transformers ((注記)オリジナル実装では日本語版モデルは動かないので注意)"

その他
sh19910711
TensorBoardにUMAPあったな / scipy.spatial.distance.cdist([query_embedding], sentence_vectors, metric="cosine") / "与えられたクエリ文に意味が近い文を検索 + タイトル文の潜在意味空間をUMAPで可視化"

その他
knok
transformersでも使えるといいな

その他

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【日本語モデル付き】2020年に自然言語処理をする人にお勧めしたい文ベクトルモデル - Qiita

2023/03/20 追記 Studio Ousia様によるLUKEモデルをベースに学習したSentence-LUKEモデルを公開しました... 2023/03/20 追記 Studio Ousia様によるLUKEモデルをベースに学習したSentence-LUKEモデルを公開しました。 Sentence-LUKEモデル: https://huggingface.co/sonoisa/sentence-luke-japanese-base-lite 手元の非公開データセットでは、日語Sentence-BERTモデル(バージョン2)と比べて定量的な精度が同等〜0.5pt程度高く、定性的な精度はモデルの方が高い結果でした。 2021年12月14日 追記 MultipleNegativesRankingLossを用いて学習した改良版モデルを公開しました。 改良版(バージョン2)のモデル: https://huggingface.co/sonoisa/sentence-bert-base-ja-mean-tokens-v2 手元の非公開デー

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