R
Ruropebert E5 Base 512 Allru Authorship
由 asaakyan 开发
基于BERT架构的俄语RoPE嵌入模型,专为句子相似度和特征提取任务优化
下载量 37
发布时间 : 12/5/2024
模型简介
该模型是基于BERT架构的俄语预训练模型,采用RoPE(Rotary Position Embedding)位置编码,主要用于句子相似度计算和特征提取任务。模型支持512的最大序列长度,使用对比损失函数进行训练。
模型特点
RoPE位置编码
采用Rotary Position Embedding技术,能更好地处理长序列和位置信息
对比损失训练
使用对比损失函数优化,特别适合句子相似度任务
大容量训练数据
在246万条俄语句子对上训练,具有强大的语义理解能力
模型能力
句子嵌入生成
语义相似度计算
文本特征提取
句子级语义理解
使用案例
信息检索
相似文档查找
根据输入句子查找语义相似的文档或段落
提高检索相关性和准确性
智能客服
问题匹配
匹配用户问题与知识库中的相似问题
提高自动问答系统的准确率
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