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时间: 2023-08-31 17:05:34 浏览: 73

spacy-sentence-bert:用于SpaCy的句子转换器模型

Sentence-BERT的空间该程序包直接在spaCy中包装（也称为）。您可以将任何提供的向量替换为针对语义相似性进行了专门调整的向量。建议使用以下模型来分析句子相似度，如STS基准所指示的。请记住， sentence-transformers器的最大序列长度为128。因此，对于较长的文本，可能更适合与其他模型一起使用（例如）。安装兼容性： spaCy> = 3.0.0，<4.0.0，已在版本3.0.3上测试句子转换器：在版本0.1.4上测试要安装此软件包，您可以运行以下其中一项： pip install spacy_sentence_bert pip install git+https://github.com/MartinoMensio/spacy-sentence-bert.git 您可以使用pip从GitHub安装独立的spaCy软件包。如果安装独

Sentence-BERT是一种基于深度学习的文本嵌入技术，它使用双向编码器表示器（BERT）来生成句子向量。相比于传统的词袋模型和词向量模型，Sentence-BERT更能准确地捕捉句子之间的语义相似性，因为它能够将整个句子作为一个整体来进行编码。Sentence-BERT已经在自然语言处理中被广泛使用，例如在文本分类、聚类、相似度计算等任务中取得了很好的效果。

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