说明文档

LaBSE

这是 LaBSE 模型的 PyTorch 移植版本。它可以将 109 种语言映射到共享的向量空间中。

使用方法 (Sentence-Transformers)

安装 sentence-transformers 后，使用此模型变得非常简单：

pip install -U sentence-transformers

然后你可以这样使用模型：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]

model = SentenceTransformer('sentence-transformers/LaBSE')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

完整模型架构

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 256, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False})
  (2): Dense({'in_features': 768, 'out_features': 768, 'bias': True, 'activation_function': 'torch.nn.modules.activation.Tanh'})
  (3): Normalize()
)

引用与作者

请查阅 LaBSE 了解描述 LaBSE 的相关出版物。

sentence-transformers/LaBSE

作者 sentence-transformers

sentence-similarity sentence-transformers

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创建时间: 2022-03-02 23:29:05+00:00

更新时间: 2025-03-06 13:40:25+00:00

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文件 (19)

.gitattributes

1_Pooling/config.json

2_Dense/config.json

2_Dense/model.safetensors

2_Dense/pytorch_model.bin

README.md

config.json

config_sentence_transformers.json

flax_model.msgpack

model.safetensors

modules.json

onnx/model.onnx ONNX

pytorch_model.bin

sentence_bert_config.json

special_tokens_map.json

tf_model.h5

tokenizer.json

tokenizer_config.json

vocab.txt