用sbert写一个匹配模型 Python
时间: 2024-05-16 21:16:16 浏览: 5
好的,以下是一个使用sbert库实现文本匹配模型的示例代码:
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
import pandas as pd
# 加载预训练模型
model = SentenceTransformer('distilbert-base-nli-stsb-mean-tokens')
# 加载数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
# 定义查询语句
query = 'How to use sbert for text matching?'
# 对查询语句进行编码
query_embedding = model.encode(query, convert_to_tensor=True)
# 对数据集中每个文本进行编码
corpus_embeddings = model.encode(df['text'].tolist(), convert_to_tensor=True)
# 计算查询语句与数据集中每个文本的相似度
cosine_scores = util.pytorch_cos_sim(query_embedding, corpus_embeddings)
# 获取相似度最高的文本
highest_score_index = cosine_scores.argmax().item()
matched_text = df.loc[highest_score_index]['text']
print(f'Matched text: {matched_text}')
```
其中,`data.csv`是包含多个文本的数据集,每个文本存储在`text`列中。我们首先加载预训练的sbert模型,然后对查询语句和数据集中的每个文本进行编码。最后,我们使用余弦相似度计算查询语句与每个文本之间的相似度,并找到相似度最高的文本返回。
你需要根据自己的数据集和要求修改代码。
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