说明文档

distiluse-es-legal-embeddings (ONNX 量化版)

这是一个基于 sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased-v2 微调的 sentence-transformers 模型，已导出为 ONNX 格式并量化以实现更高效的推理。该模型将句子和段落映射到 512 维的稠密向量空间，可用于语义文本相似度、语义搜索、复述提取、文本分类、聚类等任务。

用例

该模型针对以下场景进行了优化：

公证书：车辆买卖、房产买卖、公司设立
法律章节：标题、出席记录、会议纪要、印章、结论、授权书
法律文件中的语义搜索
公证书信息提取
法律文件章节分类

模型详情

模型描述

模型类型：Sentence Transformer（ONNX 量化版）
基础模型：sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased-v2
最大序列长度：128 tokens
输出维度：512 维
相似度函数：余弦相似度
语言：西班牙语
许可证：apache-2.0

模型来源

文档：Sentence Transformers Documentation
仓库：Sentence Transformers on GitHub
Hugging Face：Sentence Transformers on Hugging Face

完整模型架构

luiggy2620/distiluse-es-legal-balanced-onnx

作者 luiggy2620

sentence-similarity sentence-transformers

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创建时间: 2025-07-28 00:05:21+00:00

更新时间: 2025-07-28 00:06:11+00:00

在 Hugging Face 上查看

文件 (9)

.gitattributes

README.md

config.json

model_quantized.onnx ONNX

ort_config.json

special_tokens_map.json

tokenizer.json

tokenizer_config.json

vocab.txt