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Sbert All MiniLM L12 With Pooler

由 vamsibanda 开发
这是一个基于sentence-transformers的ONNX模型，能将句子和段落映射到384维的密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。
文本嵌入
Transformers
英语
开源协议:Apache-2.0#句子向量化#语义搜索优化#ONNX加速
下载量 31
发布时间 : 7/23/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是all-MiniLM-L12-v2的ONNX转换版本，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聚类任务。

模型特点

ONNX格式支持
模型已转换为ONNX格式，便于在不同平台上部署和运行。
完整的输出层
相比默认ONNX配置，该模型保留了last_hidden_state和pooler_output两个输出层。
高效向量表示
能将文本转换为384维的密集向量，适用于各种NLP任务。

模型能力

句子向量化
语义相似度计算
文本聚类
特征提取

使用案例

信息检索
语义搜索
通过计算查询与文档的语义相似度来改进搜索结果。
相比关键词匹配，能提供更相关的搜索结果。
文本分析
文档聚类
将语义相似的文档自动分组。
可发现文档集合中的主题分布。