順序回帰ネットワークCORNを用いた

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