这个库使用HuggingFace的Transformer,所以我们可以在这里找到sentence-transformers模型:https://huggingface.co/sentence-transformers 我们将使用bert-base-nli-mean-tokens模型,它实现了我们到目前为止讨论的相同逻辑。 (它还使用128个输入token,而不是512个)。 让我们创建一些句子,初始化我们的模型,并对句子进行编码: Wr...
bert-base-nli-cls-token:采用预训练的BERT-base模型,用NLI数据集进行微调。使用CLS标记作为句子特征。 bert-base-nli-mean-token:采用预训练的BERT-base模型,并用NLI数据集进行微调。使用平均汇聚策略计算句子特征。 roberta-base-nli-max-tokens:采用预训练的RoBERTa-base模型,并用NLI数据集进行微调。使用最大汇聚...
这个库使用HuggingFace的Transformer,所以我们可以在这里找到sentence-transformers模型:https://huggingface.co/sentence-transformers 我们将使用bert-base-nli-mean-tokens模型,它实现了我们到目前为止讨论的相同逻辑。 (它还使用128个输入token,而不是512个)。 让我们创建一些句子,初始化我们的模型,并对句子进行编码: Wr...
bert-base-nli-mean-token:采用预训练的BERT-base模型,并用NLI数据集进行微调。使用平均汇聚策略计算句子特征。 roberta-base-nli-max-tokens:采用预训练的RoBERTa-base模型,并用NLI数据集进行微调。使用最大汇聚策略计算句子特征。 distilbert-base-nli-mean-tokens:采用预训练的DistilBERT-base模型,用NLI数据集进行...
sent_transformer=SentenceTransformer("bert-base-nli-mean-tokens")questions=["How to improve your conversation skills? ","Who decides the appointment of Governor in India? ","What is the best way to earn money online?","Who is the head of the Government in India?","How do I improve my...
环境安装完成后,我们需要下载预训练模型,直接使用代码进行下载特别慢,因此查看源码,找到模型下载地址: SentenceTransformer('distilbert-base-nli-mean-tokens') 加载对应的预训练模型,如果你直接这么写将会进行网络下载,推荐使用 SentenceTransformer('/path/本地下载模型') ...
加载预训练模型并且进行推断 model = SentenceTransformer('distilbert-base-nli-mean-tokens')encoded_data = model.encode(data) 为数据集编制索引 我们可以根据我们的用例通过参考指南来选择不同的索引选项。 让我们定义索引并向其添加数据 index = faiss.IndexIDMap(faiss.IndexFlatIP(768))index.add_with_ids(...
加载预训练模型并且进行推断 model=SentenceTransformer('distilbert-base-nli-mean-tokens')encoded_data=model.encode(data) 为数据集编制索引 我们可以根据我们的用例通过参考指南来选择不同的索引选项。 让我们定义索引并向其添加数据 index=faiss.IndexIDMap(faiss.IndexFlatIP(768))index.add_with_ids(encoded_da...
这里我们使用了预训练的SBERT模型’bert-base-nli-stsb-mean-tokens’,它已经在多个数据集上进行了预训练,可以用于各种自然语言处理任务。加载模型后,就可以使用它来对文本进行编码了。以下是使用SBERT对文本进行编码的示例代码:input_texts = [‘This is the first sentence.’, ‘This is the second sentence....
加载预训练模型并且进行推断 model = SentenceTransformer('distilbert-base-nli-mean-tokens')encoded_data = model.encode(data)为数据集编制索引 我们可以根据我们的用例通过参考指南来选择不同的索引选项。 让我们定义索引并向其添加数据 index = faiss.IndexIDMap(faiss.IndexFlatIP(768))index.add_with_ids(en...