基于Sentence-Transformers的西班牙语语义关联分析模型
基于sentence-transformers框架开发的西班牙语语义关联分析模型,可将文本映射至256维向量空间,实现文本聚类和语义搜索功能。模型采用Transformer架构与CosineSimilarity损失函数,在SemEval-2024评测中获得0.677的Spearman相关系数。
这是一个基于sentence-transformers框架的语义相似度计算模型,专门针对西班牙语文本进行优化。该模型能够将句子和段落映射到256维的密集向量空间中,可用于文本聚类和语义搜索等任务。
这个模型主要应用于以下场景:
模型的使用非常简单直观。用户只需通过pip安装sentence-transformers库,即可通过几行Python代码完成文本向量化:
模型训练采用了以下关键配置:
该项目是SemEval-2024评测任务的一部分,主要针对低资源语言的语义相关性计算问题。在西班牙语测试集上,模型取得了0.677的Spearman相关系数,在参赛系统中排名第14位。这个成果展示了该模型在处理非英语语言文本时的良好性能。
该项目的主要贡献在于:
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