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Bert Base Turkish 128k Uncased Spelling Correction

由 karakastarik 开发
这是一个基于sentence-transformers的模型,能够将句子和段落映射到16维的密集向量空间,适用于聚类或语义搜索等任务。
下载量 40
发布时间 : 3/31/2023
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型主要用于句子相似度计算和特征提取,能够将文本转换为低维向量表示,便于后续的机器学习任务处理。

模型特点

低维向量表示
将句子和段落映射到16维的密集向量空间,便于计算和处理。
高效特征提取
能够快速提取文本特征,适用于大规模文本处理任务。
句子相似度计算
通过向量空间中的距离度量,准确计算句子之间的语义相似度。

模型能力

句子向量化
语义相似度计算
文本特征提取
文本聚类

使用案例

信息检索
语义搜索
通过计算查询与文档的语义相似度,提升搜索结果的准确性。
提高搜索结果的相关性和用户满意度。
文本分析
文本聚类
将相似内容的文本自动归类,用于主题发现或内容组织。
实现文本数据的自动化分类和管理。