Sentence Transformers: 使用BERT / XLNet进行句子嵌入-python

Sentence Transformers: 使用BERT / XLNet进行句子嵌入 Sentence Transformers：使用 BERT / RoBERTa / XLM-RoBERTa & Co. 和 PyTorch BERT / RoBERTa / XLM-RoBERTa 的多语言句子嵌入产生开箱即用的相当糟糕的句子嵌入。 该存储库使用 siamese 或三元组网络结构对 BERT / RoBERTa / DistilBERT / ALBERT / XLNet 进行微调，以生成可用于无监督场景的语义有意义的句子嵌入：通过余弦相似性、聚类、语义搜索的语义文本相似性。 我们提供了越来越多的最先进的预训练模型，可用于导出句子嵌入。 请参阅预训练模型。 实施方法的详细信息可以在我们的出版物中找到：Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks (EMNLP 2019)。 您可以使用此代码轻松训练您自己的句子嵌入，这些嵌入已针对您的特定任务进行了调整。 我们提供各种数据集阅读器，您可以根