# 多语言句子相似度

GTE Multilingual Base 是一个多语言的句子嵌入模型，支持超过50种语言，适用于句子相似度计算等任务。

这是一个支持印地语（天城文）、英语和罗马化印地语文本嵌入的多语言模型，特别支持罗马化印地语和跨语言对齐。

这是一个基于SentenceTransformers的Cross-Encoder模型，用于计算句子对的语义相似度得分。

这是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，能够将意大利语和英语的句子转换为768维的向量表示，适用于句子相似度计算和语义搜索等任务。

该模型使用SentenceTransformers的Cross-Encoder类进行训练，用于预测两个句子语义相似度的分数。

这是一个多语言句子转换器模型，支持英语、俄语、乌克兰语和波兰语，可将句子映射到768维向量空间，用于语义相似度计算等任务。

这是一个基于印度十种主要语言的STS数据集训练的IndicSBERT模型，适用于英语和多种印度语言，具备跨语言能力。

这是一个基于MuRIL模型(google/muril-base-cased)训练的模型，针对十种主要印度语言的NLI数据集进行了优化。该单一模型适用于多种印度语言，并具有跨语言能力。

这是一个基于sentence-transformers的句子相似度模型，专门针对移民相关要求和主张的句子进行优化。

这是一个多语言句子转换器模型，支持英语、俄语、乌克兰语和波兰语，主要用于句子相似度计算和特征提取任务。

SGPT-Bloom-7b1-msmarco 是一个基于 BLOOM 架构的句子转换器模型，主要用于句子相似度计算和特征提取任务。

SGPT-125M是一个基于加权平均和自然语言推理(NLI)微调的句子转换器模型，用于句子相似度计算和特征提取。

SGPT-5.8B是一个基于5.8B参数规模的句子转换器模型，通过加权平均和NLI（自然语言推理）微调优化，专门用于句子相似度计算和特征提取任务。

SGPT-125M是一个基于加权平均和bitfit技术优化的句子转换器模型，专注于句子相似度任务。