BERT vs. LLM2Vec: a comparative study of embedding models for semantic information retrieval (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: MARCACINI, RICARDO MARCONDES - ICMC ; UTINO, MATHEUS YASUO RIBEIRO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.5753/eniac.2025.13224
- Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL; RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO; SINTAXE E SEMÂNTICA DA LINGUAGEM NATURAL
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: SBC
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2025
- Source:
- Conference titles: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
UTINO, Matheus Yasuo Ribeiro e MARCACINI, Ricardo Marcondes. BERT vs. LLM2Vec: a comparative study of embedding models for semantic information retrieval. 2025, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2025.13224. Acesso em: 28 fev. 2026. -
APA
Utino, M. Y. R., & Marcacini, R. M. (2025). BERT vs. LLM2Vec: a comparative study of embedding models for semantic information retrieval. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/eniac.2025.13224 -
NLM
Utino MYR, Marcacini RM. BERT vs. LLM2Vec: a comparative study of embedding models for semantic information retrieval [Internet]. Anais. 2025 ;[citado 2026 fev. 28 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2025.13224 -
Vancouver
Utino MYR, Marcacini RM. BERT vs. LLM2Vec: a comparative study of embedding models for semantic information retrieval [Internet]. Anais. 2025 ;[citado 2026 fev. 28 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2025.13224 - Synthetic data for mental health: a comparative analysis of LLMs, BERT, and copy-based augmentation
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Informações sobre o DOI: 10.5753/eniac.2025.13224 (Fonte: oaDOI API)
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