Upload README.md

README.md

@@ -0,0 +1,66 @@
+---
+language: ja
+license: apache-2.0
+tags:
+- sentence-transformers
+- embeddings
+- japanese
+- semantic-search
+- highschool-project
+library_name: sentence-transformers
+---
+
+# MARK-Embedding
+
+**MARK-Embedding** は、高校三年生によって開発された日本語文章向けの埋め込みモデルです。  
+SentenceTransformers 互換で、意味ベースの文章類似度計算や検索、クラスタリングなどに利用できます。
+
+## モデル概要
+
+- **開発者**: 高校三年生 (2025)
+- **用途**: 日本語テキストの意味ベクトル化（埋め込み）
+- **アーキテクチャ**: [SentenceTransformers](https://www.sbert.net/) ベース
+- **想定タスク**
+  - 類似文章検索
+  - 重複検出
+  - 意味クラスタリング
+  - FAQ やチャットボット回答候補スコアリング
+
+## 使い方
+
+```python
+from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
+
+# モデルをロード
+model = SentenceTransformer("summerstars/MARK-Embedding")
+
+# 文章をエンコード
+sentences = ["私はりんごが好きです", "私はバナナが好きです"]
+embeddings = model.encode(sentences)
+
+# 類似度を計算
+similarity = util.cos_sim(embeddings[0], embeddings[1])
+print("類似度:", similarity.item())
+```
+
+## 推奨用途
+
+- 日本語の類似度計算
+- 意味検索・レコメンデーション
+- クラスタリングやトピック分析
+
+## 注意点
+
+- 本モデルは日本語テキスト向けに調整されていますが、英語など他言語では性能が保証されません。
+- 教育目的・研究目的での利用を推奨します。
+- 商用利用の場合はライセンス条件を確認してください。
+
+## ライセンス
+
+- 学習に使用したベースモデルのライセンスに準じます。
+- このリポジトリは [Apache-2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0) で公開しています。
+
+## 開発背景
+
+このモデルは、高校三年生が自然言語処理と機械学習を学ぶ過程で作成したものです。  
+より多くの人が日本語の意味検索やAI開発を気軽に体験できるように公開しています。