Sentence Transformers Multilingual E5 Large

🚀 smart-tribune/sentence-transformers-multilingual-e5-large

这是一个句子转换器模型，它可以将句子和段落映射到一个1024维的密集向量空间，可用于聚类或语义搜索等任务。

🚀 快速开始

使用此模型前，你需要安装句子转换器：

pip install -U sentence-transformers

然后，你可以按照以下方式使用该模型：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]

model = SentenceTransformer('smart-tribune/sentence-transformers-multilingual-e5-large')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

✨ 主要特性

该模型基于intfloat/multilingual-e5-base构建，添加了池化（均值）和归一化层，并保存为句子转换器版本。

💻 使用示例

基础用法

# 使用此模型前，你需要安装[句子转换器](https://www.SBERT.net)：
# 然后，你可以按照以下方式使用该模型：
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]

model = SentenceTransformer('smart-tribune/sentence-transformers-multilingual-e5-large')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

📚 详细文档

完整模型架构

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False})
  (2): Normalize()
)

评估结果

进行中

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。