Cross Encoder Italian Bert Stsb

🚀 STSB-Multi跨編碼器

本模型是一個用於文本排序的跨編碼器，使用SentenceTransformers庫，基於原始模型dbmdz/bert-base-italian-uncased訓練而來，可預測兩個句子之間的語義相似度得分。

🚀 快速開始

本模型使用 SentenceTransformers 的 Cross-Encoder 類進行訓練，原始模型為 dbmdz/bert-base-italian-uncased。

✨ 主要特性

• 基於SentenceTransformers庫的Cross-Encoder類訓練。
• 以dbmdz/bert-base-italian-uncased為原始模型。
• 可預測兩個句子之間的語義相似度得分，得分範圍在0到1之間。

📦 安裝指南

文檔未提及安裝步驟，此處跳過。

💻 使用示例

基礎用法

from sentence_transformers import CrossEncoder
model = CrossEncoder('model_name')
scores = model.predict([('Sentence 1', 'Sentence 2'), ('Sentence 3', 'Sentence 4')])

模型將為 ('Sentence 1', 'Sentence 2') 和 ('Sentence 3', 'Sentence 4') 這兩對句子預測得分。

高級用法

你也可以不使用 sentence_transformers，僅使用 Transformers 的 AutoModel 類來使用此模型。

📚 詳細文檔

訓練數據

該模型在 STS基準數據集 上進行訓練，具體使用的是意大利語翻譯版本。模型將預測兩個句子之間的語義相似度得分，範圍在0到1之間。

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。