timely-arctic-small

timely-arctic-small项目介绍

timely-arctic-small项目是一个基于句子转换器（Sentence Transformer）的模型，主要用于实现语义文本相似度、语义搜索、释义挖掘、文本分类和聚类等任务。其基础模型是来自Snowflake的snowflake-arctic-embed-s，经过微调后，该项目能够将句子和段落映射到384维的稠密向量空间。

项目背景

句子转换器是一种强大的自然语言处理工具，它通过将文本映射到向量空间中，进而比较文本之间的相似度。这种技术在文本检索、问答系统、信息推荐等领域具有广泛的应用。timely-arctic-small项目的目标是提高这些任务的性能，并简化这些领域内的技术应用。

模型的技术细节

模型类型：句子转换器
基础模型：Snowflake/snowflake-arctic-embed-s
最大序列长度：512个标记
输出维度：384个标记
相似性计算函数：余弦相似度

模型结构

timely-arctic-small项目的模型架构包括一个变压器（Transformer）用于编码输入句子，之后通过池化（Pooling）层对输出进行处理，最后进行归一化（Normalize）以得到最终的句子向量。

使用方法

想要使用该模型，用户需要首先安装句子转换器库，然后可以通过简单的Python代码加载模型并进行推断。通过输入句子，模型可以返回它们的嵌入表示，并通过计算这些表示的相似性来确定句子的语义相似度。

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 下载模型
model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
# 进行推断
sentences = [
    '你想搜索相关段落的原句',
    '这是段落或句子',
]
embeddings = model.encode(sentences)