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Relevance Classifier Model

由 tatianafp 开发
这是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型,能够将文本转换为384维的向量表示。
下载量 175
发布时间 : 3/2/2023
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型能够将句子和段落映射到384维的密集向量空间,可用于聚类或语义搜索等任务。

模型特点

高维向量表示
将句子和段落转换为384维的密集向量,捕捉语义信息。
句子相似度计算
可用于计算句子之间的语义相似度。
易于集成
通过sentence-transformers库轻松集成到现有应用中。

模型能力

句子嵌入
语义搜索
文本聚类

使用案例

信息检索
语义搜索
使用句子嵌入改进搜索引擎的语义理解能力。
提升搜索结果的相关性
文本分析
文档聚类
基于语义相似度对文档进行自动分组。
实现无监督的文档分类