这是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型,能够将文本转换为1024维的稠密向量,适用于语义搜索和文本相似度计算等任务。
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发布时间 : 3/31/2023
模型简介
该模型专门用于生成句子和段落的向量表示,支持文本相似度计算、聚类和信息检索等应用场景。
模型特点
高维向量表示
生成1024维的稠密向量,能够捕捉句子的深层语义特征
语义相似度计算
专为句子和段落级别的语义相似度计算优化
易于集成
通过sentence-transformers库可以轻松集成到现有系统中
模型能力
文本向量化
语义相似度计算
文本聚类
信息检索
使用案例
信息检索
文档相似性搜索
在文档库中查找语义相似的文档
提高检索准确率和召回率
文本分析
文本聚类
将语义相似的文本自动分组
实现无监督的文本分类
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