Simcse Model Distil M Bert
基于m-Distil-BERT的句子转换器模型,采用SimCSE方法训练,可将文本映射为768维向量,适用于语义搜索和聚类任务
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型使用SimCSE对比学习方法在泰语维基百科语料上微调,能够生成高质量的句子嵌入表示,特别适合处理泰语文本的语义相似度计算
模型特点
SimCSE训练方法
采用对比学习框架,无需负样本即可学习高质量句子表示
多语言能力
基于m-Distil-BERT架构,具备处理多语言文本的潜力
高效表示
将句子映射为768维稠密向量,平衡表达能力和计算效率
模型能力
句子嵌入生成
语义相似度计算
文本聚类
语义搜索
使用案例
信息检索
相似问题查找
在FAQ系统中查找与用户提问语义相似的问题
提高问答系统的匹配准确率
内容分析
文档聚类
对大量文档进行自动主题分组
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