Sentence Transformer模型用法 计算给定文本或图像的固定大小的向量表示(嵌入)。 嵌入计算往往是高效的,嵌入相似度计算非常快。 适用于广泛的任务,例如语义文本相似度、语义搜索、聚类、分类、释义挖掘等。 通常用作两步检索过程的第一步,其中使用Cross-Encoder模型对双编码器的前 k 个结果进行重新排序。 语义文本相似...
1、基础用法 (1)、如何使用已经训练好的Sentence Transformer模型来为另一个任务嵌入句子 # 首先下载一个预训练模型 from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') # 然后提供一些句子给模型 sentences = ['This framework generates embeddings for each input...
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 fromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmathfromsentence_transfo...
11. 5.叹号的用法 !后面可以加s r a 分别对应str() repr() ascii() 作用是在填充前先用对应的函数来处理参数 print "{!s}" . format ( '2' ) # 2 print "{!r}" . format ( '2' ) # '2' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. ...
1、基础用法 (1)、如何使用已经训练好的Sentence Transformer模型来为另一个任务嵌入句子 # 首先下载一个预训练模型from sentence_transformers import SentenceTransformermodel = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')# 然后提供一些句子给模型sentences = ['This framework generates embeddings for each input senten...
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