基于sentence-transformers的德语文本嵌入模型，可将文本映射到1024维向量空间，专为提升德语小样本文本分类效果设计
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发布时间 : 10/23/2023
模型简介
该模型能够将德语句子和段落转换为1024维的密集向量表示，主要用于句子相似度计算和小样本分类任务。ONNX版本优化了推理效率。
模型特点
高维向量表示
生成1024维的密集向量，能有效捕捉德语文本语义特征
小样本优化
专为小样本学习场景设计，配合SetFit框架可显著提升分类性能
ONNX运行时
采用ONNX格式优化推理效率，适合生产环境部署
领域适应训练
基于德国电信的德文回译释义数据集训练，对专业领域文本有更好表现
模型能力
句子嵌入
语义相似度计算
小样本文本分类
段落向量化
使用案例
文本分类
客户反馈分类
对少量标注的客户反馈进行自动分类
在小样本场景下保持较高准确率
信息检索
语义搜索
基于语义相似度的文档检索系统
相比关键词搜索能更好理解用户查询意图
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L
scb10x
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16
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对话系统 Transformers
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C
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问答系统
中文
R
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2,694
98
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