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Finetune Embedding All MiniLM L6 V2 Geotechnical Test V4

由 GbrlOl 开发
一个用于句子相似度计算的预训练模型,能够将句子转换为高维向量空间中的嵌入表示,并计算它们之间的语义相似度。
下载量 20
发布时间 : 1/26/2025
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型基于sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2架构,专门用于句子相似度计算和特征提取。它可以将句子转换为向量表示,并通过计算向量间的相似度来衡量句子的语义相似性。

模型特点

高效的句子嵌入
能够将句子转换为高维向量表示,捕捉句子的语义信息。
多种相似度度量
支持多种相似度度量方法,包括余弦相似度、欧几里得距离、曼哈顿距离等。
小规模高效模型
基于MiniLM架构,模型规模较小但性能高效,适合资源有限的环境。

模型能力

句子相似度计算
句子特征提取
语义搜索
文本匹配

使用案例

信息检索
问答系统
用于匹配用户问题与候选答案的语义相似度。
在STS开发集上达到0.569的皮尔逊余弦相似度。
文本分类
重复问题检测
识别Quora等平台上的重复问题。
在Quora重复问题开发集上达到0.794的准确率。