当前位置:   article > 正文

sentence_transformers加载使用预训练bert模型;向量KMeans聚类_sentencetransformer加载本地模型

sentencetransformer加载本地模型

sentence_transformers使用

参考:https://www.sbert.net/docs/quickstart.html

sentence_transformers 基于transformers库

from sentence_transformers import SentenceTransformer,util

## cache_folder指定保存路径
model1 = SentenceTransformer('peterchou/simbert-chinese-base',cache_folder =r"D:\simcse")


embeddings1 = model1.encode("语言模型", show_progress_bar=True)
embeddings2 = model1.encode("自然语言", show_progress_bar=True)
print(embeddings1)

cos_sim = util.cos_sim(embeddings1, embeddings2)
print("Cosine-Similarity:", cos_sim)
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12

在这里插入图片描述

声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/小桥流水78/article/detail/858726
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号