Sentence-Transformer积累

最新推荐文章于 2025-10-23 02:03:26 发布
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这篇博客详细介绍了如何在Sentence-Transformer库中进行模型的使用和定制，包括官方文档的参考和mathor博主的实际操作步骤。适合希望深入理解并实践跨语言表示学习的读者。
理解 paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 模型
daxiashangxian的博客
03-19 2476
自然语言处理（NLP）领域中，高质量的句子嵌入模型扮演着至关重要的角色，它们能够将复杂语言概念转化为易于机器处理的向量形式。它是sentence-transformers库中的一员，擅长于多语言环境下的句子相似性检测和文本分析。
[自然语言处理]文本主题相关(TF-IDF/LDA/Sentence-BERT)
github_35614601的博客
06-16 2012
本文简单介绍了常见主题模型的原理，并利用开源库实现了简单的demo
sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
07-18
huggingface下载速度慢，遇到sentence-transformers模型下载失败还是尽量使用进行本地下载改路径的方式。
如何用 paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 实现超快速多语言句子嵌入？完整指南
最新发布
gitblog_00202的博客
10-23 392
在当今全球化的数字世界中，处理多语言文本数据已成为AI开发者和研究者的核心需求。**paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2** 作为一款轻量级句子嵌入模型，能够将50+种语言的句子和段落映射到384维向量空间，完美平衡性能与效率，是语义搜索、文本聚类和跨语言分析的理想选择。 ## ???? 为什么选择这款多语言句子嵌入模型？ ### ✅ 核心优势一览 - **超...
sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 模型
06-30
这是一个句子转换器模型，它将句子和段落映射到 384 维密集向量空间，可用于聚类或语义搜索等任务，是 sentence_transformers 库的模型之一，官网下载速度缓慢，容易被墙，下载解压后，可以参考此文章进行模型本地加载 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43721000/article/details/125507996
sentence-transformers
weixin_40777649的博客
11-20 976
BERT的本质是一种文本表征（context representation），做的是一个文本->矩阵（max length× \times×hidden size）或者文本->向量(1× \times×hidden size)，word2vec也可以做到同样的事，但是word2vec是静态的，而BERT是动态的，因为BERT是将输入考虑语序后经过transformer输出的。架构：由bert 衍生而来，选择不同的损失函数，则准备不同的数据集，从而训练不同的任务。4 选择不同损失函数的原因。
sentence transformer
02-09 2726
官方介绍https://sbert.net/docs/training/overview.html sentence-transformer仓库地址：UKPLab/sentence-transformers。 主要是用来做文本相似的，框架如下： 貌似还提供了其他预训练模型的支持，以及训练好的通用模型，其中包括一个多语言的distiluse-base-multilingual-cased模型。 其它参考链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/1979588...
基于Sentence-Bert的检索式问答系统
qq_44193969的博客
05-19 8552
文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings('
How many layers and why? An analysis of the model depth in transformers-----transformer问什么叠很多层？
MengYa_Dream的博客
03-15 2067
How many layers and why? An analysis of the model depth in transformers-----transformer问什么叠很多层？那么经过一层transformer就有这个效果了？将从前者transformer输出的结果，再一次作为输入，再次经过transformer，是为了得到注意里效果更高的数据？加强attention map?
一文读懂最强中文NLP预训练模型ERNIE
kasdfu的博客
12-17 922
基于飞桨开源的持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0，及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型，在共计16个中英文任务上超越了BERT和XLNet, 取得了SOTA效果。本文带你进一步深入了解ERNIE的技术细节。 一：ERNIE 简介 1.1 简介 Google 最近提出的 BERT 模型，通过随机屏蔽15%的字或者word，利用 Transformer 的多层 self-attent...
1.4 Kaggle大白话：Eedi竞赛Transformer框架解决方案04-定义Transformer模型
Kewin的博客
02-27 1159
本文深入解析了Kaggle Eedi竞赛中Transformer模型的构建与应用。通过详细代码实现与通俗易懂的“大白话”讲解，带你快速掌握Transformer架构的核心组件，包括编码层、池化层和相似度计算层的作用与实现方法。文章结合实际案例，以教学场景类比模型工作流程，生动展示了模型如何通过文本编码、特征提取和相似度计算，实现对错误答案背后误解的精准判断。
sentence-transformers:BERT的多语言句子和图像嵌入
05-10
句子变形器：使用BERT＆Co.的多语言句子，段落和图像嵌入 该框架提供了一种简单的方法来计算句子，段落和图像的密集向量表示形式。 这些模型基于BERT / RoBERTa / XLM-RoBERTa等变压器网络，可在各种任务中实现最先进的性能。 文本嵌入向量空间中，以便相似的文本接近并且可以使用余弦相似度有效地找到。 我们为100多种语言提供了越来越多的，并针对各种用例进行了微调。 此外，该框架允许轻松，以在您的特定任务上实现最佳性能。 有关完整的文档，请访问 。 以下出版物已集成到该框架中： （EMNLP 2019） （EMNLP 2020） （NAACL 2021） （arXiv 2020） （arXiv 2021） （arXiv 2021） 安装 我们建议使用Python 3.6或更高版本， 或更高版本以及或更高版本。 该代码不使用Python 2.7的工作。
【Python】sentence_transformers 库：生成句子、段落或图像的高质量嵌入（embeddings）
彬彬侠的博客
04-26 3668
sentence_transformers 是一个用于生成句子、段落或图像的高质量嵌入（embeddings）的 Python 库，基于 Hugging Face 的 transformers 库。它通过预训练的 Transformer 模型（如 BERT、RoBERTa、DistilBERT 等）生成固定长度的密集向量表示，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务，如语义搜索、文本相似性比较、聚类、释义挖掘等。
Sentence Transformers 教程！
小森的博客
09-23 5833
Sentence Transformers专注于句子和文本嵌入，支持超过100种语言。利用深度学习技术，特别是Transformer架构的优势，将文本转换为高维向量空间中的点，使得相似的文本在几何意义上更接近。
SentenceTransformer简单使用
make_progress的博客
03-03 2771
SentenceTransformer主要用于对句子、文本和图像进行嵌入。可用于文本和图像的相似度对比查找等。
Py之sentence-transformers：sentence-transformers的简介、安装、使用方法之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
10-31 9005
​ Py之sentence-transformers：sentence-transformers的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 sentence-transformers的简介 sentence-transformers的安装 sentence-transformers的使用方法 sentence-transformers的简介 Sentence Transformers，它使用BERT等模型进行多语句、段落和图像嵌入。该框架提供了一种简单的方法来计算句子、段落和图像的稠密向量表
AI大模型企业应用实战：Prompt让LLM理解知识
2401_84204413的博客
06-25 2893
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
[NLP] SentenceTransformers使用介绍
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摩登都市天空---专栏
04-17 1万+
SentenceTransformers 是一个可以用于句子、文本和图像嵌入的Python库。可以为 100 多种语言计算文本的嵌入并且可以轻松地将它们用于语义文本相似性、语义搜索和同义词挖掘等常见任务。该框架基于 PyTorch 和 Transformers，并提供了大量针对各种任务的预训练模型。还可以很容易根据自己的模型进行微调。阅读论文 Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks，深入了解模型的训练方式。
sentence_transformers 微调模型
m0_46850835的博客
11-04 2959
sentence_transformer 微调模型（使用自己的数据、增加模型层数）
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