sentence-transformers 提供了很多预训练模型,可以直接使用。我们这里使用的是 paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 模型,支持多语言,模型尺寸也比较大(480M)。只处理英文文本的话,可以使用 all-MiniLM-L6-v2 模型(80M)。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from
Le**go 上传 transformers 语义搜索 神经网络模型 本地加载 nlp 这是一个句子转换器模型,它将句子和段落映射到 384 维密集向量空间,可用于聚类或语义搜索等任务,是 sentence_transformers 库的模型之一,官网下载速度缓慢,容易被墙,下载解压后,可以参考此文章进行模型本地加载 https://blog.csdn.net/weixin_43721000...
sentence-transformers==4.1.0 huggingface_hub[hf_xet] fromsentence_transformersimportSentenceTransformer, util# 加载模型model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')# 编码两个句子为向量emb1 = model.encode("你好吗?") emb2 = model.encode("你最近怎么样?")# 计算相似度(余弦相似度)similarity = u...
whileall-MiniLM-L6-v2is 5 times faster and still offers good quality. ToggleAll modelsto see all evaluated models or visitHuggingFace Model Hubto view all existing sentence-transformers models
预训练模型如paraphrase-MiniLM-L6-v2,已在海量文本数据上完成优化,可直接用于生成高质量的句子嵌入。 核心功能与应用场景 语义相似度计算 SentenceTransformer生成的向量可用于计算句子间的余弦相似度。例如,在搜索引擎中,通过比对用户查询与文档的嵌入向量,快速返回最相关结果。 from sentenc...
1、huggingface下的Sentence Transformers是一个Python框架,用于最先进的句子,文本和图像嵌入。all-mpnet-base-v2、all-MiniLM-L6-v2则是该框架下下载量最多的两个模型 2、模型并不能直接使用,使用这些模型需要提前安装好环境 三、环境安装: 1、因为要使用python环境,所以我们使用Anaconda(官网)来对环境进行统一管理,...
shibing624/text2vec-base-multilingual模型,是用CoSENT方法训练,基于sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2用人工挑选后的多语言STS数据集shibing624/nli-zh-all/text2vec-base-multilingual-dataset训练得到,并在中英文测试集评估相对于原模型效果有提升,运行examples/training_sup_text_matching_mo...
sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2模型是Sentence-BERT的多语言句向量模型, 适用于释义(paraphrase)识别,文本匹配,通过text2vec.SentenceModel和sentence-transformers库都可以调用该模型 w2v-light-tencent-chinese是通过gensim加载的Word2Vec模型,使用腾讯词向量Tencent_AILab_ChineseEmbedding.tar.gz...
确认sentence-transformers/all-minilm-l6-v2 是正确的模型路径。你可以在 Hugging Face 模型库网站上搜索 all-MiniLM-L6-v2 来确认其路径是否正确。 注意路径的大小写和格式,确保与模型库中的一致。 确认本地缓存: 检查本地缓存中是否存在所需文件。某些库(如 transformers)会缓存下载的文件以加快后续加载速度。
sentence-transformers 提供了很多预训练模型,可以直接使用。我们这里使用的是 paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 模型,支持多语言,模型尺寸也比较大(480M)。只处理英文文本的话,可以使用 all-MiniLM-L6-v2 模型(80M)。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...