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sentence-transformer(SBERT) 框架提供了一种简便的方法来计算句子和段落的向量表示（也称为句子嵌入），是用于访问、使用和训练最先进的文本和图像嵌入模型的首选 Python 模块。它可用于模型计算嵌入或使用交叉编码器模型计算相似性，包括语义搜索、语义文本相似性和释义挖掘。

超过 5,000 个预先训练的 Sentence Transformer 模型可供 Hugging Face 立即使用，其中包括 Massive Text Embeddings Benchmark（MTEB） 排行榜中的许多最先进的模型。此外，使用 Sentence Transformer 可以轻松训练或微调您自己的模型，使您能够为特定用例创建自定义模型。

Sentence Transformers 由 UKPLab 创建，由  Hugging Face 维护。




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[[分类:Python]]