这是一个基于sentence-transformers的模型,能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间,适用于句子相似度计算、语义搜索等任务。
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发布时间 : 4/19/2022
模型简介
该模型主要用于将文本转换为高维向量表示,支持句子相似度计算、语义搜索、聚类分析等自然语言处理任务。
模型特点
高维向量表示
将句子和段落映射到768维的密集向量空间,保留语义信息。
语义相似度计算
能够准确计算不同句子之间的语义相似度。
易于使用
通过sentence-transformers库可以轻松集成到现有应用中。
模型能力
句子向量化
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
使用向量相似度实现更准确的语义搜索功能
相比传统关键词搜索,能更好地理解用户查询意图
文本分析
文档聚类
基于内容相似度对大量文档进行自动分类
无需人工标注即可实现文档的自动组织
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