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Text2vec Base Chinese
基于shibing624/text2vec-base-chinese的衍生模型，将MacBERT替换为LERT，并保持其他训练条件不变，支持中文文本向量化和句子相似度计算。
下载量 1,613
发布时间 : 3/7/2023
模型简介
该模型是一个中文文本向量化模型，主要用于特征提取和句子相似度计算。它是基于shibing624/text2vec-base-chinese的改进版本，将原始架构中的MacBERT替换为LERT，同时保持其他训练条件不变。
模型特点
LERT架构
将原始模型中的MacBERT替换为LERT，可能带来更好的性能或效率。
ONNX支持
提供ONNX运行时版本，便于在不同平台上部署和推理。
中文优化
专门针对中文文本进行优化，适合中文自然语言处理任务。
模型能力
文本向量化
特征提取
句子相似度计算
使用案例
自然语言处理
语义搜索
可用于构建中文语义搜索引擎，通过向量相似度匹配相关文档。
问答系统
用于计算问题和候选答案之间的语义相似度。
文本聚类
通过文本向量化实现文档自动分类和聚类。
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