係な文同士を遠ざけるように学習する。LaBSE多言語環境では、XLM-RやLaBSEなどの多言語（Language-agnosticBERTSentenceEmbedding）は事前学習モデルを用い、各言語のラベル付きデータ異なる言語で意味的に同等な（対訳関係にある）文を組み合わせて学習する手法が一般的である。しかを同じベクトル空間に埋め込むことを目的とした文し、多言語データの収集・整備には多大なコストが埋め込みモデルである。主な狙いは、翻訳文検索かかるという問題がある。本研究では、日本語のみ（bitextmining）や多言語情報検索、クロスリンガのラベル付きデータを用いて学習したモデルを、多ル類似度計算などのタスクを、高精度かつ言語非依言語データに適用する枠組みを提案する。具体的に存で実現することにある。は、文埋め込みモデルによりテキストを固定長ベクWangetal.(2024)[2]では、弱教師あり（weakly-トルに変換し、回帰モデルおよび順序回帰モデルsupervised）対照学習を採用し、大規模に収集され（CORN）で感情強度を推定する。さらに、埋め込たテキストペアデータセット（CCPairs）を用いて、み次元数や過学習が多言語への汎化性能に与える影意味的に関連する文ペアと無関係な文を区別する形響について、実験的に分析する。で学習し、文や文章を一つのベクトルに変換する設計で、ベクトル同士の類似度計算がそのまま検索や

分類に使える。E5（Embeddingsfrombidirectional本研究では、日本語のみのデータセットで推定モEncoderrepresentations）が、単一ベクトルでテキデルを学習し、そのモデルが他言語にどの程度汎化スト（文章）を表現するためのモデルで、検索、クするかを検証する。モデル構成としては、文埋め込ラスタリング、分類など幅広いNLPタスクに対応でみモデルによりテキストを固定長ベクトルに変換し、きる汎用的なテキスト埋め込みを提供する。回帰モデルおよび順序回帰モデルを用いて感情強度Enevoldsenetal.(2025)[3]では、MMTEB（Massiveを推定する。さらに、学習済みモデルを多言語デーMultilingualTextEmbeddingBenchmark）というテタセットに適用し、多言語への汎化性能を評価する。キスト埋め込みモデルを多言語・多タスクで大規模本枠組みにより、言語依存の特徴量設計を行わずにかつ公平に評価するためのベンチマークを提案する。多言語汎化性能を評価できる。従来のベンチマークは言語やタスクの範囲が限定さ本研究の主な貢献は以下の通りである。れていたが、MMTEBはその制約を大幅に解消し、モ1.日本語のみの学習データで構築したモデルを、デルのクロスリンガル性能や低リソース言語での性多言語データに適用する枠組みを示す。能比較が可能になる。MMTEBは250以上の言語と500