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Biobert Mnli Snli Scinli Scitail Mednli Stsb

由 pritamdeka 开发
这是一个基于sentence-transformers的模型，能将句子和段落映射到768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
#生物医学语义相似度#多任务训练#句子嵌入
下载量 53.20k
发布时间 : 11/3/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型在SNLI、MNLI、SCINLI、SCITAIL、MEDNLI和STSB数据集上进行了训练，提供稳健的句子嵌入能力。

模型特点

多数据集训练
在SNLI、MNLI、SCINLI、SCITAIL、MEDNLI和STSB等多个数据集上训练，增强了模型的泛化能力。
高维向量空间
能将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于复杂的语义分析任务。
生物医学领域优化
基于BioBERT架构，特别适合处理生物医学领域的文本数据。

模型能力

句子嵌入
语义搜索
文本聚类
句子相似度计算

使用案例

信息检索
学术文献检索
在生物医学文献数据库中实现基于语义的相似文献检索。
提高检索结果的相关性和准确性。
文本分析
临床报告分析
分析临床报告中的关键信息并建立语义关联。
辅助医疗决策支持系统。