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Deberta Sentence Transformer

由 embedding-data 开发
这是一个基于DeBERTa架构的句子转换器模型,能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间,适用于语义搜索和聚类等任务。
下载量 825
发布时间 : 8/5/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型基于DeBERTa架构,专门用于句子和段落的向量表示生成,支持语义相似度计算和文本嵌入任务。

模型特点

高维向量表示
能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间,捕捉丰富的语义信息。
语义相似度计算
适用于计算句子之间的语义相似度,支持聚类和语义搜索任务。
基于DeBERTa架构
利用DeBERTa的强大性能,提供高质量的句子嵌入表示。

模型能力

句子嵌入生成
语义相似度计算
文本聚类
语义搜索

使用案例

信息检索
语义搜索
使用句子嵌入改进搜索引擎的语义匹配能力
提高搜索结果的相关性
文本分析
文档聚类
基于语义相似度对文档进行自动分组
实现无监督的文档分类