sentence-transformers怎么用

1. 安装句向量化库

`!pip install sentence-transformers`

2. 导入句向量化模型

    from sentence_transformers import SentenceTransformer
    model = SentenceTransformer('model_name')

其中 `model_name` 是预训练模型的名称，可以从[官方网站](https://www.sbert.net/docs/pretrained_models.html)中找到。

3. 把句子转换成向量

    sentence = "How to use sentence-transformers?"
    sentence_embeddings = model.encode(sentence)

每个句子会被转换成一个向量，向量的维度大小和预训练模型有关。

4. 计算句子的相似度

    from scipy.spatial.distance import cosine

    sentence1 = "How to use sentence-transformers?"
    sentence2 = "What is sentence-transformers?"
    sentence1_embedding = model.encode(sentence1)
    sentence2_embedding = model.encode(sentence2)
    similarity = 1 - cosine(sentence1_embedding, sentence2_embedding)

使用余弦相似度计算两个句子的相似度，值在0到1之间，越接近1表示两个句子越相似。

以上就是使用 sentence-transformers 库的基本流程。