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Sentence Transformers는 텍스트에 대한 밀집, 희소, 다중 벡터 임베딩을 계산하고 구절을 재순위화하기 위한 Python 프레임워크입니다. Hugging Face에서 사전 학습된 모델을 로드하고, 문장을 인코딩하며, 유사도 점수를 계산하는 사용하기 쉬운 API를 제공합니다. 이 프레임워크는 네 가지 모델 유형을 지원합니다: Sentence Transformer(밀집 임베딩), Cross-Encoder(재순위화기), Sparse Encoder(SPLADE 스타일 희소 임베딩), Multi-Vector Encoder(ColBERT 스타일 지연 상호작용). 15,000개 이상의 사전 학습 모델을 포함하며, 다양한 손실 함수로 학습 및 미세 조정을 지원하고, 의미 검색, 클러스터링, 패러프레이즈 마이닝과 같은 애플리케이션에 대한 광범위한 문서와 예제를 제공합니다.