许可证: mit
数据集:

• stsb_multi_mt
  语言:
• 意大利语
  库名称: sentence-transformers
  管道标签: 文本排序
  标签:
• 交叉编码器

STSB-Multi 交叉编码器

该模型使用 SentenceTransformers 的 Cross-Encoder 类进行训练。
原始模型为 dbmdz/bert-base-italian-uncased。

训练数据

该模型基于 STS 基准数据集 训练，特别是其意大利语翻译版本。模型将预测两个句子之间的语义相似度分数，范围在 0 到 1 之间。

使用方式与性能

预训练模型可以按以下方式使用：

from sentence_transformers import CrossEncoder  
model = CrossEncoder('模型名称')  
scores = model.predict([('句子1', '句子2'), ('句子3', '句子4')])  

模型将为句子对 ('句子1', '句子2') 和 ('句子3', '句子4') 预测相似度分数。

您也可以不使用 sentence_transformers 库，而直接通过 Transformers 的 AutoModel 类来使用此模型。