AllNLI 是SNLI和MultiNLI数据集的合并，这两个数据集都是用于自然语言推理的。这个任务的传统目的是确定两段文本是否是蕴含、矛盾还是两者都不是。它后来被采用用于训练嵌入模型，因为蕴含和矛盾的句子构成了有用的 (anchor, positive, negative) 三元组: 这是训练嵌入模型的一种常见格式。SNLIhttps://hf.co/dataset...
These models have been trained on theQuora duplicate questions dataset. They can used like the STSb models and give a score 0…1 indicating the probability that two questions are duplicate questions. 这些模型基于 Quora 重复问题数据集训练。可以想 STSb 模型那样使用来判定给出的两个问题介于 0 到 ...
The following models were trained onGoogle’s Natural Questions dataset, a dataset with 100k real queries from Google search together with the relevant passages from Wikipedia. 下面的模型在谷歌的自然问题数据集上进行训练,该数据集是来自谷歌搜索和相关维基百科上对应段落的 100k 真实查询。 nq-distilbert-...
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训练模型 创建网络:使用Sbert官方给出的预训练模型sentence_hfl_chinese-roberta-wwm-ext,先载入embedding层进行分词,再载入池化层并传入嵌入后的维度,对模型进行降维压缩,最后载入密集层,选择Than激活函数,输出维度大小为256维。 获取训练数据:构建出新模型后使用InputExample类存储训练数据,它接受文本对字符串列表和用于...
此示例从头开始为 STSbenchmark 训练 BERT(或任何其他转换器模型,如 RoBERTa、DistilBERT 等)。 它生成句子嵌入,可以使用余弦相似度进行比较以测量相似度。 用法: python training_nli.py 或者 python training_nli.py pretrained_transformer_model_name
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 mi...
本文旨在介绍Sentence-BERT（SBERT）模型及其Sentence Transformers库的使用方法。SBERT模型的提出背景在于，传统BERT模型在进行句子编码时，使用两种常见方法的性能并不理想，特别是在文本相似度任务上，即使是预训练的Glove向量也明显优于原始BERT的句子表示。同时，原始BERT对大量句子进行相似度判别时的计算量...
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。
3、支持的预训练模型 我们提供了超过100种语言的大量预训练模型。一些模型是通用模型,而其他模型产生特定用例的嵌入。只需传递模型名称即可加载预训练模型:SentenceTransformer('model_name')。 地址:Pretrained Models — Sentence-Transformers documentation from sentence_transformers import SentenceTransformer ...