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 paper Sentenc…
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=[...
from sentence_transformersimportSentenceTransformer,util model=SentenceTransformer('./Ko2CnModel')# Sentences are encoded by calling model.encode()emb1=model.encode("터너를 이긴 푸들.")emb2=model.encode("战胜特纳的泰迪。")cos_sim=util.pytorch_cos_sim(emb1,emb2)print("Cosine-Similari...
1.1、SentenceTransformers 库介绍 1.2、faiss介绍 2、快速开始 2.1、环境构建 2.2、代码结构 2.3、代码运行 1、整体框架介绍 本次项目采用Sentence Transformers特征提取模型和深度学习向量库faiss的方法去实现文本检索与匹配。其中输入的文本数据流,包含离线和实时的数据,通过特征提取模型将提取的特征存入npy文件和faiss向量...
sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2模型是用SBert训练,是paraphrase-MiniLM-L12-v2模型的多语言版本,支持中文、英文等 Release Models 本项目release模型的中文匹配评测结果: 说明: 结果评测指标:spearman系数 shibing624/text2vec-base-chinese模型,是用CoSENT方法训练,基于hfl/chinese-macbert-ba...
⽽SBert与dssm思想上⽐较类似，都是通过独⽴的⼦模块进⾏⾼维信息抽取，通过各⽂本特征向量的余弦距离，来表征⽂本语义相似度。Bert（Bidirectional Encoder Representation from Transformers）及其变种在NLP中⼤杀四⽅，不多介绍了。sbert结构图如下。SBERT模型结构图 semantic feature（上图的U、V）...
BERT：这个前段时间刷爆朋友圈了~~论文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for ...
其中 TF 意为词频 Term Frequency，指单词在文档中的出现频率；IDF 意为逆文本频率指数Inverse Document ...
关于Sentence-BERT 官方的资源如下,相信大家很容易找到这些资源,并根据 example 快速上手到自己的任务,这里暂时不做过多介绍。 code sentence-transformers 文档 SentenceTransformers Documentation 论文 第一篇论文,Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks ...