from sentence_transformers import SentenceTransformer, util # 后端接口 from flask import Flask, jsonify, request import re # 用当前脚本名称实例化Flask对象,方便flask从该脚本文件中获取需要的内容 app = Flask(__name__) # 使通过jsonify返回的中文显示正常,否则显示为ASCII码 app.config["JSON_AS_ASCII"]...
Once you have SentenceTransformersinstalled, the usage is simple: 一旦安装完毕ST ,使用方式简单如下: 注:这里将示例中的英文换成了中文。 WithSentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')we define which sentence transformer model we like to load. In this example, we loadall-MiniLM-L6-v2, which is a ...
SentenceTransformers 是一个可以用于句子、文本和图像嵌入的Python库。 可以为 100 多种语言计算文本的嵌入并且可以轻松地将它们用于语义文本相似性、语义搜索和同义词挖掘等常见任务。 论文: Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks 官网:https://www.sbert.net/ 安装 pip install -U sentence...
Sentence Transformers是一个Python框架,用于句子、文本和图像Embedding。该框架计算超过100种语言的句子或文本嵌入,并可以比较这些嵌入(例如用余弦相似度比较,找到具有相似含义的句子),这对于语义文本相似、语义搜索或释义挖掘非常有用。同时,该框架基于Pytorch和Transformer,并提供了大量预训练的模型集合用于各种任务,也很容...
sentence-transformers 是一个非常好用的文本嵌入工具包,可以用于生成句子的向量表示,也可以用于语义搜索。sentence-transformers 还提供了很多预训练模型,可以根据自己的需求选择合适的模型。 本文代码中的所有向量数据都是存在内存中的,可以使用多种方式持久化向量数据,比如存储到JSON文件中,或者存储到关系型数据库中。不...
通过Sentence Transformers github页面可知,安装条件,在条件transformers v4.6.0中看到在python3.8+得到测试,为了稳妥起见,我这边使用了python3.9 创建python3.9环境,输入y回车,开始创建 conda create --name python3.9python=3.9 查看环境 condainfo--envs 切换到环境python3.9 ...
from sentence_transformersimportSentenceTransformer model=SentenceTransformer('roberta-large-nli-stsb-mean-tokens') 语义文本相似度任务指的是给定一个句子(query),在整个语料库中寻找和该句子语义上最相近的几个句子 用一个list来代表整个语料库,list中存的是str类型的句子 ...
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer('roberta-large-nli-stsb-mean-tokens') 语义文本相似度任务指的是给定一个句子(query),在整个语料库中寻找和该句子语义上最相近的几个句子 用一个 list 来代表整个语料库,list 中存的是 str 类型的句子 sentences = ['Lack ...
Sentence-BERT 参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/examples/text_matching/sentence_transformers 语义索引策略参考:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/examples/semantic_indexing 3. 产业部署 线上检索系统尤其需要考虑快速响应需求。Sentence-BERT 12 层 Transfomer 结构,...