sentence-transformers/sentence-t5-base

这是一个 sentence-transformers 模型：它将句子和段落映射到一个768维的稠密向量空间。该模型在句子相似性任务中表现良好，但在语义搜索任务中表现不佳。

该模型是从Tensorflow模型 st5-base-1 转换成PyTorch的。当使用此模型时，请参阅发表的论文 Sentence-T5: Scalable sentence encoders from pre-trained text-to-text models 。tfhub模型和此PyTorch模型可以产生稍有不同的嵌入，但在相同的基准测试上运行时，它们产生相同的结果。

该模型仅使用了T5-base模型的编码器。权重以FP16格式存储。

使用方法（Sentence-Transformers）

如果已经安装了 sentence-transformers ，使用该模型将变得很简单：

pip install -U sentence-transformers

然后可以像这样使用模型：

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

model = SentenceTransformer('sentence-transformers/sentence-t5-base')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

该模型要求使用sentence-transformers版本2.2.0或更新版本。

评估结果

要进行对此模型的自动评估，请查看句子嵌入基准测试 https://seb.sbert.net 。

引用和作者

如果您认为该模型有帮助，请引用相关论文 Sentence-T5: Scalable sentence encoders from pre-trained text-to-text models 。