pipeline_tag: 句子相似度 tags:

• 句子转换器
• 特征提取
• 句子相似度 license: mit

smart-tribune/sentence-transformers-multilingual-e5-large

这是一个基于sentence-transformers的模型：它能将句子和段落映射到一个1024维的密集向量空间，可用于聚类或语义搜索等任务。

该模型基于intfloat/multilingual-e5-base，添加了池化（均值）和归一化层，并以句子转换器版本保存。

使用方法（Sentence-Transformers）

安装sentence-transformers后，使用此模型变得非常简单：

pip install -U sentence-transformers

然后可以像这样使用模型：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["这是一个示例句子", "每个句子都会被转换"]

model = SentenceTransformer('smart-tribune/sentence-transformers-multilingual-e5-large')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

评估结果

评估中

完整模型架构

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False})
  (2): Normalize()
)