Stsb Roberta Large

🚀 語義文本相似度交叉編碼器

本模型利用基於Transformer架構的交叉編碼器，能夠精準預測兩個句子間的語義相似度得分，為文本相似度評估提供高效解決方案。

🚀 快速開始

本模型使用 SentenceTransformers 的 Cross-Encoder 類進行訓練。

✨ 主要特性

• 精準預測：模型經過在 STS基準數據集 上的訓練，能夠預測兩個句子語義相似度的得分，範圍在 0 到 1 之間。
• 靈活使用：既可以結合 sentence_transformers 庫使用，也可以僅使用 Transformers 的 AutoModel 類來調用。

📦 安裝指南

文檔未提及安裝步驟，故跳過此章節。

💻 使用示例

基礎用法

from sentence_transformers import CrossEncoder

model = CrossEncoder('cross-encoder/stsb-roberta-large')
scores = model.predict([('Sentence 1', 'Sentence 2'), ('Sentence 3', 'Sentence 4')])

上述代碼展示瞭如何使用 sentence_transformers 庫調用模型來預測句子對的相似度得分。

高級用法

文檔未提及高級用法相關代碼示例，故不展示此部分。

📚 詳細文檔

本模型將預測兩個句子語義相似度的得分，範圍在 0 到 1 之間。你可以使用此模型預測任意句子對的相似度得分，例如 ('Sentence 1', 'Sentence 2') 和 ('Sentence 3', 'Sentence 4')。

🔧 技術細節

文檔未提供具體的技術實現細節（內容少於50字），故跳過此章節。

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。

📦 模型信息