Job Candidiate Matching Sentbert

🚀 {MODEL_NAME}

这是一个 句子转换器（sentence-transformers） 模型：它能将句子和段落映射到一个384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

安装依赖

当你安装了 句子转换器（sentence-transformers） 后，使用这个模型会变得很简单：

pip install -U sentence-transformers

使用示例

基础用法

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

model = SentenceTransformer('{MODEL_NAME}')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

📚 详细文档

评估结果

要对该模型进行自动评估，请查看 句子嵌入基准测试（Sentence Embeddings Benchmark）：https://seb.sbert.net

训练细节

该模型使用以下参数进行训练：

数据加载器（DataLoader）

torch.utils.data.dataloader.DataLoader，长度为13952，参数如下：

{'batch_size': 14, 'sampler': 'torch.utils.data.sampler.RandomSampler', 'batch_sampler': 'torch.utils.data.sampler.BatchSampler'}

损失函数（Loss）

sentence_transformers.losses.ContrastiveLoss.ContrastiveLoss，参数如下：

{'distance_metric': 'SiameseDistanceMetric.COSINE_DISTANCE', 'margin': 0.5, 'size_average': True}

fit() 方法的参数

{
    "epochs": 10,
    "evaluation_steps": 2000,
    "evaluator": "sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator.EmbeddingSimilarityEvaluator",
    "max_grad_norm": 1,
    "optimizer_class": "<class 'torch.optim.adamw.AdamW'>",
    "optimizer_params": {
        "lr": 2e-05
    },
    "scheduler": "WarmupLinear",
    "steps_per_epoch": null,
    "warmup_steps": 10000,
    "weight_decay": 0.01
}

完整模型架构

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': True}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False})
  (2): Dense({'in_features': 768, 'out_features': 384, 'bias': True, 'activation_function': 'torch.nn.modules.activation.Tanh'})
)

引用与作者