
基于RoBERTa的大规模语义相似度计算和文本嵌入模型
这是一个基于RoBERTa的sentence-transformers模型,可将文本映射至1024维向量空间。它支持句子相似度计算、文本聚类和语义搜索等任务,并提供简便的API接口。该模型可通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers库使用,便于获取文本嵌入。然而,由于性能已过时,建议采用更新的预训练模型替代。
roberta-large-nli-stsb-mean-tokens是一个基于sentence-transformers框架的自然语言处理模型。这个模型能够将句子和段落映射到1024维的密集向量空间中,主要用于文本聚类和语义搜索等任务。
该模型具有以下主要特点:
这个模型提供了两种使用方式:
模型由两个主要组件构成:
该模型可应用于多个自然语言处理任务:
需要注意的是,该模型已被标记为废弃状态。开发者建议使用SBERT.net网站上推荐的其他预训练模型,这些模型能够提供更高质量的句子嵌入表示。
该模型由sentence-transformers团队开发和维护。用户可以参考其发表的论文《Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks》来了解更多技术细节。同时,模型的评估结果可以在Sentence Embeddings Benchmark平台上查看。


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