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Gbert Large Paraphrase Cosine Onnx
基於sentence-transformers的德語文本嵌入模型，可將文本映射到1024維向量空間，專為提升德語小樣本文本分類效果設計
下載量 18
發布時間 : 10/23/2023
模型概述
該模型能夠將德語句子和段落轉換為1024維的密集向量表示，主要用於句子相似度計算和小樣本分類任務。ONNX版本優化了推理效率。
模型特點
高維向量表示
生成1024維的密集向量，能有效捕捉德語文本語義特徵
小樣本優化
專為小樣本學習場景設計，配合SetFit框架可顯著提升分類性能
ONNX運行時
採用ONNX格式優化推理效率，適合生產環境部署
領域適應訓練
基於德國電信的德文回譯釋義數據集訓練，對專業領域文本有更好表現
模型能力
句子嵌入
語義相似度計算
小樣本文本分類
段落向量化
使用案例
文本分類
客戶反饋分類
對少量標註的客戶反饋進行自動分類
在小樣本場景下保持較高準確率
信息檢索
語義搜索
基於語義相似度的文檔檢索系統
相比關鍵詞搜索能更好理解用戶查詢意圖
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