🚀 交叉编码器（Cross-Encoder）

这是一个基于SentenceTransformers Cross-Encoder类训练的文本分类模型，可预测两个句子之间的语义相似度得分。

🚀 快速开始

本模型使用 SentenceTransformers 中的 Cross-Encoder 类进行训练。

Marco Lodola, Monument to Umberto Eco, Alessandria 2019

✨ 主要特性

• 基于 SentenceTransformers 的 Cross-Encoder 类训练。
• 可预测两个句子之间的语义相似度得分，得分范围在 0 到 1 之间。

📦 安装指南

文档未提及安装步骤，暂不展示。

💻 使用示例

基础用法

from sentence_transformers import CrossEncoder
model = CrossEncoder('efederici/cross-encoder-umberto-stsb')
scores = model.predict([('Sentence 1', 'Sentence 2'), ('Sentence 3', 'Sentence 4')])

上述代码中，模型将对 ('Sentence 1', 'Sentence 2') 和 ('Sentence 3', 'Sentence 4') 这两对句子进行语义相似度得分的预测。

📚 详细文档

训练数据

本模型在 stsb 数据集上进行训练。模型会预测两个句子之间的语义相似度得分，得分范围在 0 到 1 之间。

🔧 技术细节

文档未提供具体的技术实现细节，暂不展示。

📄 许可证

文档未提及许可证信息，暂不展示。