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模型的使用文档涵盖模型所需环境、模型简介以及复现模型的具体步骤。模型效果和模型详细来源可以点击论文地址和模型来源链接查看哦~

Sentence-Transformer

2022-02-21 sentence-transformers:ubuntu18.04-cuda10.2-cudnn7-python3.6-pytorch1.6.0

模型标签
目标检测图像分割安防监控智慧交通/自动驾驶

模型简介

sentencetransformer是一个Python框架,用于最先进的句子、文本和图像嵌入。论文《Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks》描述了最初的工作。基于seq2seq架构的transformer模型可以完成NLP领域研究的典型任务, 如机器翻译, 文本生成等. 同时又可以构建预训练语言模型,用于不同任务的迁移学习。官方论文:https://arxiv.org/pdf/1908.10084v1.pdf



1. 使用方法

1.1. 模型训练

进入终端,在root/sentence-transformers(默认)路径下,运行以下命令:

cd examples/training/quora_duplicate_questions
python application_duplicate_questions_mining.py

1.2. 模型评估

进入终端,在root/sentence-transformers(默认)路径下,运行以下命令:

cd ../..evaluation
python evaluation_inference_speed.py

2. 模型来源

https://github.com/UKPLab/sentence-transformers