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Parameter Mini Lds

由 nategro 开发
基于all-MiniLM-L6-v2的专利参数句识别模型,可将句子和段落映射到384维稠密向量空间,适用于聚类或语义搜索等任务。
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发布时间 : 10/13/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

这是一个基于sentence-transformers的模型,专门用于将句子和段落转换为384维向量表示,适用于句子相似度计算、聚类分析和语义搜索等任务。

模型特点

高效向量表示
将句子和段落映射到384维稠密向量空间,便于后续处理和分析。
专利参数句识别
专门针对专利参数句进行优化,能够更好地处理专利文本中的参数信息。
轻量级模型
基于all-MiniLM-L6-v2,保持了较高的性能同时具有较小的模型体积。

模型能力

句子向量化
段落向量化
句子相似度计算
语义搜索
文本聚类

使用案例

专利分析
专利参数句相似度计算
计算不同专利中参数句的相似度,用于专利检索和比较。
提高专利检索的准确性和效率。
信息检索
语义搜索
基于句子向量进行语义搜索,提高搜索结果的相关性。
相比传统关键词搜索,能更好地理解用户意图。