用于Quora重复问题检测的交叉编码器

此模型是使用 SentenceTransformers Cross-Encoder 类进行训练的

训练数据

此模型是在 STS benchmark dataset 上进行训练的。该模型将预测两个句子的语义相似性得分，得分介于0到1之间。

使用和性能

可以像这样使用预训练模型：

from sentence_transformers import CrossEncoder
model = CrossEncoder('model_name')
scores = model.predict([('Sentence 1', 'Sentence 2'), ('Sentence 3', 'Sentence 4')])

该模型将为 ('句子1', '句子2') 和 ('句子3', '句子4') 这些对预测得分

您还可以在不使用sentence_transformers的情况下，只使用Transformers AutoModel类来使用此模型