语言:

• 英语 库名称: sentence-transformers 标签:
• 法律
• 文档检索
• 语义搜索
• 微调 许可证: apache-2.0 数据集:
• 自定义法律数据集 模型名称: Quintu/bge-m3-legal_retrieval 管道标签: 特征提取

Quintu/bge-m3-legal_retrieval

本仓库包含Quintu/bge-m3-legal_retrieval模型，这是针对法律文档检索任务优化的bge-m3模型微调版本。该模型专门设计用于处理法律语言的细微差别，能够基于语义相似度准确高效地检索相关法律文档。

模型详情

• 基础模型: bge-m3
• 任务: 法律文档检索
• 微调数据集: 来自真实法律场景的法律文档及相关查询
• 框架: Sentence-Transformers

核心特性

• 法律语言理解: 优化了对法律术语、上下文和短语的理解能力
• 语义搜索: 基于含义而非关键词进行文档检索
• 高精度检索: 专为法律专业人士和研究人员定制

使用方法

加载模型

您可以使用SentenceTransformer库轻松加载和使用该模型：

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 加载微调后的模型
model_tuned = SentenceTransformer("Quintu/bge-m3-legal_retrieval")

# 示例用法：编码查询和文档
queries = ["知识产权纠纷的关键法律先例有哪些？"]
documents = [
    "本文件讨论知识产权法中的关键先例",
    "本文件涵盖刑法中的法律原则"
]

# 编码查询和文档
query_embeddings = model_tuned.encode(queries)
document_embeddings = model_tuned.encode(documents)

# 计算相似度（以余弦相似度为例）
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
similarity_scores = cosine_similarity(query_embeddings, document_embeddings)

# 输出相似度分数
print(similarity_scores)