语言:

• 葡萄牙语 缩略图: "葡萄牙语法律领域BERT模型" 任务标签: 句子相似度 标签:
• 句子转换器
• 句子相似度
• 转换器 数据集:
• assin
• assin2
• stsb_multi_mt
• rufimelo/葡萄牙语法律句子-v1 小部件:
• 源句: "律师向法官提交了证据。" 句子:
  • "法官阅读了证据。"
  • "法官阅读了上诉书。"
  • "法官扔了一块石头。" 示例标题: "示例1" 模型索引:
• 名称: BERTimbau 结果:
  • 任务: 名称: STS 类型: STS 指标:
    • 名称: 皮尔逊相关系数 - assin数据集 类型: 皮尔逊相关系数 值: 0.78814
    • 名称: 皮尔逊相关系数 - assin2数据集 类型: 皮尔逊相关系数 值: 0.81380
    • 名称: 皮尔逊相关系数 - stsb_multi_mt pt数据集 类型: 皮尔逊相关系数 值: 0.75777

rufimelo/法律-BERTimbau-base-TSDAE-sts

这是一个sentence-transformers模型：它将句子和段落映射到一个1024维的密集向量空间，可用于聚类或语义搜索等任务。 rufimelo/法律-BERTimbau-base-TSDAE-sts基于Legal-BERTimbau-large，后者源自BERTimbau large。 它针对葡萄牙语法律领域进行了调整，并在葡萄牙语数据集上进行了STS训练。

使用方法（Sentence-Transformers）

安装sentence-transformers后，使用此模型变得非常简单：

pip install -U sentence-transformers

然后可以像这样使用模型：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["这是一个示例", "这是另一个示例"]

model = SentenceTransformer('rufimelo/Legal-BERTimbau-base-TSDAE-sts')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)