ManInTheMirror

最新推荐文章于 2025-08-11 09:46:31 发布

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须得荣辱不惊，

方可坚毅成道！

再，

此乃一薄情寡义之秋

独守义

孤痴情

是故孤独凄凉而悲楚

至竟春秋女子之事

大可不必太过挂怀

当是时唯女子最冷！

然涂鸦纵酒

也是豪放厥词

问心何属

念父知音

爱母至亲

恋自镜中人

俊逸青年

应笑我多情！

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为下面的代码添加 Hugging Face 国内镜像源 https://hf-mirror.com , 在代码中设置即可 : from sentence_transformers.cross_encoder import CrossEncoder # 1. Load a pretrained CrossEncoder model model = CrossEncoder("cross-encoder/stsb-distilroberta-base") # We want to compute the similarity between the query sentence... query = "A man is eating pasta." # ... and all sentences in the corpus corpus = [ "A man is eating food.", "A man is eating a piece of bread.", "The girl is carrying a baby.", "A man is riding a horse.", "A woman is playing violin.", "Two men pushed carts through the woods.", "A man is riding a white horse on an enclosed ground.", "A monkey is playing drums.", "A cheetah is running behind its prey.", ] # 2. We rank all sentences in the corpus for the query ranks = model.rank(query, corpus) # Print the scores print("Query: ", query) for rank in ranks: print(f"{rank['score']:.2f}\t{corpus[rank['corpus_id']]}") """ Query: A man is eating pasta. 0.67 A man is eating food. 0.34 A man is eating a piece of bread. 0.08 A man is riding a horse. 0.07 A man is riding a white horse on an enclosed ground. 0.01 The girl is carrying a baby. 0.01 Two men pushed carts through the woods. 0.01 A monkey is playing drums. 0.01 A woman is playing violin. 0.01 A cheetah is running behind its prey. """ # 3. Alternatively, you can also manually compute the score between two sentences import numpy as np sentence_combinations = [[query, sentence] for sentence in corpus] scores = model.predict(sentence_combinations) # Sort the scores in decreasing order to get the corpus indices ranked_indices = np.argsort(scores)[::-1] print("Scores:", scores) print("Indices:", ranked_indices) """ Scores: [0.6732372, 0.34102544, 0.00542465, 0.07569341, 0.00525378, 0.00536814, 0.06676237, 0.00534825, 0.00516717] Indices: [0 1 3 6 2 5 7 4 8] """

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