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Sbert All MiniLM L6 With Pooler

由optimum開發
基於sentence-transformers的ONNX模型,可將文本映射到384維向量空間,適用於語義搜索和聚類任務。
下載量 3,867
發布時間 : 7/26/2022

模型概述

該模型是all-MiniLM-L6-v2的ONNX轉換版本,能夠將句子和段落編碼為384維稠密向量,支持輸出last_hidden_state和pooler_output。適用於句子相似度計算、信息檢索和文本聚類等任務。

模型特點

ONNX運行時優化
轉換為ONNX格式後可在支持ONNX的平臺上高效運行,提升推理速度
完整輸出支持
相比默認ONNX導出配置,額外保留pooler_output輸出,提供更豐富的特徵表示
輕量級設計
基於MiniLM架構,在保持性能的同時減少模型參數量

模型能力

句子向量化
語義相似度計算
文本聚類
信息檢索

使用案例

語義搜索
文檔檢索
將查詢和文檔轉換為向量後計算相似度
可有效匹配語義相關的文檔
文本分析
相似問題識別
計算不同問題之間的語義相似度
可用於問答系統中識別重複問題
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