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由 lksfr 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768维的向量表示,适用于语义搜索和文本相似度计算等任务。
下载量 14
发布时间 : 12/19/2022
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768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
能够将文本转换为768维的密集向量,捕捉丰富的语义信息。
语义搜索支持
生成的向量可用于高效的语义搜索和相似度计算。
易于集成
通过sentence-transformers库可以轻松集成到现有应用中。

模型能力

文本向量化
语义相似度计算
文本聚类

使用案例

信息检索
语义搜索
使用向量相似度实现基于语义而非关键词的搜索
提高搜索结果的相关性
文本分析
文档聚类
基于文本向量将相似文档分组
实现无监督的文档分类