Semantic similarity (意味的類似性)

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注:

この ML パッケージはまもなく非推奨となります。詳しくは、『 概要 ガイド』の「 非推奨化のタイムライン 」のページをご覧ください。

注:

意味的類似性モデルは現在パブリック プレビューの段階です。UiPath® では製品の安定性と品質に努めていますが、プレビュー機能は、お客様から受け取ったフィードバックに基づいて常に変更される可能性があります。運用環境のデプロイでは、プレビュー機能の使用は推奨されません。

このモデルでは、1 つの参照文を他の多数の候補文と比較して、候補文を類似度の順にランク付けできます。

モデルの詳細

入力の種類

JSON

入力の説明

「reference」という 1 つの文字列と、「candidates」という 1 つの文字列リストを含む JSON。つまり、複数の参照「文」を指定することはできません。「candidates」は、候補文のリストです。

{"reference": "I like trains because they are fast", "candidates": ["I like trains because they are quick", "I like trains because they are comfortable", "I do not like buses because they are slow", "I do not like trains because they are uncomfortable"]}

出力の説明

参照と最も類似する候補、およびその類似性に関連するスコア (0-1) を、スコアの降順に示した JSON。

例：

{
  "response": [
    {
      "candidate": "I like trains because they are quick",
      "score": 0.96463942527771
    },
    {
      "candidate": "I like trains because they are comfortable",
      "score": 0.81790685653686523
    },
    {
      "candidate": "I do not like trains because they are uncomfortable",
      "score": 0.53707438707351685
    },
    {
      "candidate": "I do not like buses because they are slow",
      "score": 0.48663735389709473
    }
  ]
}

GPU の推奨

参照当たりの候補文の数が 100 を超える場合は、GPU が推奨されます。

トレーニングが有効

トレーニングは有効化されておらず、このモデルをトレーニングまたは再トレーニングする必要はありません。必要に応じてモデルをデプロイするだけです。