这部分在详细代码里注释得很全。 后端部分 使用flask编写post接口,接收的数据格式为application/json,将前端传来的两个句子使用训练好的模型对其进行相似度预测,将得到的相似度类型从无法序列化存入json的tensor转成list,并将状态码,信息,数据返回给前端。 from sentence_transformers import SentenceTransformer, util # ...
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...
shibing624/text2vec-base-chinese模型是CoSENT方法在中文STS-B数据集训练得到的,模型已经上传到huggingface的 模型库shibing624/text2vec-base-chinese, 是text2vec.SentenceModel指定的默认模型,可以通过上面示例调用,或者如下所示用transformers库调用, 模型自动下载到本机路径:~/.cache/huggingface/transformers w2v-...
ZHOU-JC：NLP系列之句子向量、语义匹配（三）：BERT_avg/BERT_whitening/SBERT/SimCSE—实验代码 ZHOU-J...
SBERT-macbert-base模型,是用SBert方法训练,运行examples/training_sup_text_matching_model.py代码可训练模型 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 ...
SBERT-macbert-base模型,是用SBert方法训练,运行examples/training_sup_text_matching_model.py代码可训练模型 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 ...
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