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SBERT JSNLI Base

由 MU-Kindai 开发
这是一个基于sentence-transformers的模型,能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间,用于句子相似度计算、聚类和语义搜索等任务。
下载量 343
发布时间 : 12/27/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型专门用于计算句子和段落之间的语义相似度,通过将文本转换为768维向量,支持各种自然语言处理任务。

模型特点

高维向量表示
将文本转换为768维密集向量,有效捕捉语义信息
语义相似度计算
能够准确计算句子或段落之间的语义相似度
多功能应用
支持聚类、语义搜索等多种下游任务

模型能力

句子向量化
语义相似度计算
文本聚类
语义搜索
特征提取

使用案例

信息检索
语义搜索系统
构建基于语义而非关键词的搜索系统
提高搜索结果的相关性和准确性
文本分析
文档聚类
对大量文档进行自动分类和聚类
发现文档集合中的主题和模式
问答系统
问答匹配
匹配用户问题与知识库中的候选答案
提高问答系统的准确率