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これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密集ベクトル空間にマッピングでき、文の類似度計算や意味検索などのタスクに適しています。
これはsentence-transformersに基づく文の類似度モデルで、文や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングでき、意味的検索やクラスタリングなどのタスクに適しています。
これはsentence-transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを768次元のベクトル表現に変換でき、意味検索やテキストの類似度計算などのタスクに適しています。
これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングでき、文の類似度計算、クラスタリング、意味検索などのタスクに適しています。
これはsentence-transformersに基づく文埋め込みモデルで、テキストを768次元のベクトル表現に変換でき、意味的検索やテキスト類似度計算などのタスクに適しています。
これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密なベクトル空間にマッピングでき、文の類似度計算、クラスタリング、意味的検索などのタスクに適しています。
これはsentence - transformersに基づく文の埋め込みモデルで、テキストを768次元のベクトル表現に変換でき、意味検索やテキスト類似度計算などのタスクに適しています。
これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングでき、文の類似度計算や意味検索などのタスクに適しています。
これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密なベクトル空間にマッピングでき、クラスタリングや意味的検索などのタスクに適しています。
これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元のベクトル空間にマッピングし、文の類似度計算や意味検索などのタスクに使用できます。
これはsentence-transformersに基づく文章埋め込みモデルで、テキストを768次元のベクトル表現に変換でき、意味検索やテキスト類似度計算などのタスクに適しています。
これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングでき、クラスタリングや意味検索などのタスクに適しています。
これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密なベクトル空間にマッピングし、文の類似度計算や意味的検索などのタスクに使用できます。
これはsentence-transformersベースのモデルで、文や段落を768次元の密なベクトル空間にマッピングでき、クラスタリングや意味的検索などのタスクに適しています。
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