Sentence Similarity
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Instructions to use hast2/2025-paraphrase_mpnet_figurative_v1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
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- sentence-transformers
How to use hast2/2025-paraphrase_mpnet_figurative_v1 with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("hast2/2025-paraphrase_mpnet_figurative_v1") sentences = [ "The weather is lovely today.", "It's so sunny outside!", "He drove to the stadium." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [3, 3] - Notebooks
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paraphrase_mpnet_figurative_v1
Model Description
Paraphrase-MpNet Figurative Model v1
このモデルは文の意味的類似性を計算するために微調整されたparaphrase detection モデルです。 特に比喩表現や文学的影響の分析に特化しています。
Usage
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('hast2/2025-paraphrase_mpnet_figurative_v1')
# エンコード例
sentences = ['今日はいい天気です', '本日は晴天なり']
embeddings = model.encode(sentences)
# 類似度計算
similarity = model.similarity(embeddings[0], embeddings[1])
print(f"類似度: {similarity:.4f}")
Training Details
- Base Model: paraphrase-mpnet-base-v2 / paraphrase-XLM-R-multilingual-v1
- Fine-tuning Task: Paraphrase Detection for Figurative Language
- Training Data: Japanese and English figurative expressions
Intended Use
このモデルは以下の用途に適しています:
- 文の意味的類似性の計算
- 比喩表現の検出と分析
- 文学テキストの意味分析
- パラフレーズ検出
Limitations
- 専門的な比喩表現や文学的表現に特化しているため、一般的なテキストには最適化されていない場合があります
- 学術研究用途を想定しており、商用利用の場合は事前にテストを推奨します
Citation
研究で使用される場合は、適切な引用をお願いします。
License
This model is released under the Apache 2.0 license.
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