Stsb Roberta Base

🚀 用于语义文本相似度的交叉编码器

本模型利用 SentenceTransformers 的 Cross-Encoder 类进行训练，可有效预测两个句子之间的语义相似度。

🚀 快速开始

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

✨ 主要特性

• 使用特定的训练数据，在语义文本相似度预测方面表现出色。
• 可以预测两个句子之间语义相似度的得分，范围在 0 到 1 之间。
• 既可以结合 sentence_transformers 使用，也可以使用 Transformers 的 AutoModel 类独立使用。

📦 安装指南

文档未提及安装步骤，跳过此章节。

💻 使用示例

基础用法

from sentence_transformers import CrossEncoder

model = CrossEncoder('cross-encoder/stsb-roberta-base')
scores = model.predict([('Sentence 1', 'Sentence 2'), ('Sentence 3', 'Sentence 4')])

上述代码展示了如何使用预训练模型预测两对句子的语义相似度得分。

高级用法

你可以不使用 sentence_transformers，仅通过 Transformers 的 AutoModel 类来使用此模型。不过文档未给出具体代码示例。

📚 详细文档

训练数据

该模型在 STS 基准数据集 上进行训练，能够预测两个句子语义相似度的得分，范围在 0 到 1 之间。

模型信息

📄 许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。