研究一下 SentenceTransformers 官方文档~ SentenceTransformers is a Python framework for state-of-the-art sentence, text and image embeddings. The initial work is described in our paper Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks. 句子转换子是最先进的句子、文本和图片向量嵌入派森框架...
0、背景 研究一下 SentenceTransformers 官方文档~ SentenceTransformers is a Python framework for state-of-the-art sentence, text and image embeddings. The initial work is described in our paperSentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks. 句子转换子是最先进的句子、文本和图片向量嵌入...
sentence-transformers/stsbhttps://hf.co/datasets/sentence-transformers/stsb from datasets import load_datasetfrom sentence_transformers.evaluation import EmbeddingSimilarityEvaluator, SimilarityFunction# Load the STSB dataseteval_dataset = load_dataset("sentence-transformers/stsb", split="validation")# Init...
Sentence Transformers是一个 Python 库,用于使用和训练各种应用的嵌入模型,例如检索增强生成 (RAG)、语义搜索、语义文本相似度、释义挖掘 (paraphrase mining) 等等。其 3.0 版本的更新是该工程自创建以来最大的一次,引入了一种新的训练方法。在这篇博客中,我将向你展示如何使用它来微调 Sentence Transformer 模型,以...
使用sentence-transformers 进行语义搜索 通过比较不同向量间的余弦相似度,我们可以找到最相似的向量,这就是语义搜索的基本原理。下面是一个来自 sentence-transformers 官方文档的例子。 代码语言:javascript 复制 embedder=SentenceTransformer("paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2")# Corpuswithexample sentences corpus=[...
在Sentence Transformers 的文档中,我概述了一些最有用的训练参数。我建议你阅读训练概览 > 训练参数部分。 训练概览 > 训练参数https://sbert.net/docs/sentencetransformer/trainingoverview.html#training-arguments 以下是如何初始化SentenceTransformersTrainingArguments的示例: ...
Sentence Transformers专注于句子和文本嵌入,支持超过100种语言。利用深度学习技术,特别是Transformer架构的优势,将文本转换为高维向量空间中的点,使得相似的文本在几何意义上更接近。 语义搜索:构建高效的语义搜索系统,找到最相关的查询结果。 信息检索与重排:在大规模文档集合中查找相关文档并重新排序。
pip install -U transformers 直接使用 Sentence-Transformer 提供了非常多的预训练模型供我们使用,对于 STS(Semantic Textual Similarity)任务来说,比较好的模型有以下几个 roberta-large-nli-stsb-mean-tokens - STSb performance: 86.39 roberta-base-nli-stsb-mean-tokens - STSb performance: 85.44 bert-large...
sentence-transformer是基于huggingface transformers模块的,如果环境上没有sentence-transformer模块的话,只使用transformers模块同样可以使用它的预训练模型。在环境配置方面,目前的2.0版本,最好将transformers,tokenizers等相关模块都升级到最新,尤其是tokenizers,如果不升级的话在创建Tokenizer的时候会报错。
嵌入模型较少。因此,作者提出了基于知识蒸馏的多语言sentenceembedding训练方法,该方法可以将已有的单语言模型扩展为多语言模型。 多语言知识蒸馏方法:首先需要一个teacher模型 M.../2004.09813 该论文的相关代码已开源,github链接:sentence-transformers,sentenc-tansformers文档:官方文档sentenc-tansformers非常 ...