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由 Nhat1904 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 18
发布时间 : 12/6/2022
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。
语义相似度计算
适用于计算句子或段落之间的语义相似度。
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
语义搜索
文本聚类
句子相似度计算

使用案例

信息检索
语义搜索
使用向量相似度进行更精准的文档或段落检索。
相比传统关键词搜索,能更好地理解查询意图。
文本分析
文档聚类
基于语义相似度对大量文档进行自动分类。
无需人工标注即可发现文档间的语义关联。