sentence-transformers

वाक्य ट्रांसफार्मर टेक्स्ट के लिए सघन, विरल और बहु-सदिश एम्बेडिंग की गणना के लिए एक पायथन फ्रेमवर्क है, साथ ही अंशों को फिर से रैंक करने के लिए भी है। यह हगिंग फेस से पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल लोड करने, वाक्यों को एन्कोड करने और समानता स्कोर की गणना करने के लिए उपयोग में आसान एपीआई प्रदान करता है। फ्रेमवर्क चार मॉडल प्रकारों का समर्थन करता है: वाक्य ट्रांसफार्मर (सघन एम्बेडिंग), क्रॉस-एनकोडर (रीरैंकर), स्पार्स एनकोडर (स्प्लैड-स्टाइल स्पार्स एम्बेडिंग), और मल्टी-वेक्टर एनकोडर (कोलबर्ट-स्टाइल लेट इंटरेक्शन)। इसमें 15,000 से अधिक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल शामिल हैं, विभिन्न हानि कार्यों के साथ प्रशिक्षण और फाइन-ट्यूनिंग का समर्थन करता है, और सिमेंटिक खोज, क्लस्टरिंग और पैराफ़्रेज़ माइनिंग जैसे अनुप्रयोगों के लिए व्यापक प्रलेखन और उदाहरण प्रदान करता है।