sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased
sentence-transformers
Similitud de oraciones
Este es un modelo de sentence-transformers: Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 512 dimensiones y puede ser utilizado para tareas como la agrupación o búsqueda semántica.
Como usar
Usar este modelo se vuelve fácil cuando tienes sentence-transformers instalado:
pip install -U sentence-transformers
Entonces puedes usar el modelo así:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Esta es una oración de ejemplo", "Cada oración se convierte"]
model = SentenceTransformer('sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)
Funcionalidades
- Transformador con longitud máxima de secuencia de 128 y no convierte a minúsculas
- Modelo Transformer: DistilBertModel
- Pooling con dimensión de incrustación de palabra de 768
- Modos de pooling: cls_token (falso), mean_tokens (verdadero), max_tokens (falso), mean_sqrt_len_tokens (falso)
- Capa densa con características de entrada de 768, características de salida de 512, con sesgo y función de activación Tanh
Casos de uso
- Agrupación de oraciones
- Búsqueda semántica