pipeline_tag: 句子相似度 tags:

• 句子转换器
• 特征提取
• 句子相似度 language:
• 英文
• 法文 license: apache-2.0

semanlink_all_mpnet_base_v2

这是一个基于句子转换器的模型：它能将句子和段落映射到一个768维的密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。

semanlink_all_mpnet_base_v2 通过 MKB 库在知识图谱 Semanlink 上进行了链接预测任务的微调。该模型专为机器学习和自然语言处理领域的技术术语及通用术语表示而设计，同时也适用于新闻领域。

使用方法（句子转换器）

安装句子转换器后，使用此模型将变得非常简单：

pip install -U sentence-transformers

然后可以按如下方式使用模型：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["机器学习", "杰弗里·辛顿"]

model = SentenceTransformer('raphaelsty/semanlink_all_mpnet_base_v2')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)