الوصف
Sentence Transformers، المعروفة أيضًا باسم SBERT، هي وحدة Python قوية مصممة للاستفادة من نماذج التضمين وإعادة الترتيب المتقدمة وتدريبها. توفر واجهة مبسطة لإنشاء تضمينات كثيفة من أنواع بيانات مختلفة بما في ذلك النص والصور والصوت والفيديو. يمكن بعد ذلك استخدام هذه التضمينات لحساب درجات التشابه بين أجزاء مختلفة من المحتوى، مما يسهل تطبيقات مثل البحث الدلالي، والتشابه النصي الدلالي، وتعدين إعادة الصياغة.
قراءة المزيد
تدعم الوحدة أيضًا نماذج Cross-Encoder، المصممة خصيصًا لحساب درجات التشابه بين أزواج النصوص، مما يجعلها مثالية لإعادة ترتيب نتائج البحث أو تحديد المحتوى المكرر. علاوة على ذلك، تتضمن Sentence Transformers نماذج Sparse Encoder، مما يتيح إنشاء تضمينات متفرقة يمكن دمجها مع محركات البحث التقليدية لتحسين قدرات الاسترجاع.
يمكن للمستخدمين الوصول إلى مستودع واسع يضم أكثر من 10,000 نموذج مدرب مسبقًا على Hugging Face، بما في ذلك العديد من النماذج ذات الأداء العالي من لوحة المتصدرين لـ Massive Text Embeddings Benchmark (MTEB). تتيح هذه المجموعة الواسعة الاستخدام الفوري في مجموعة واسعة من المهام. للاحتياجات المتخصصة، تجعل Sentence Transformers من السهل تدريب أو ضبط نماذج التضمين أو إعادة الترتيب أو التشفير المتفرقة المخصصة، مما يمكّن المستخدمين من تخصيص الحلول لحالات الاستخدام الفريدة الخاصة بهم.
تم تطوير Sentence Transformers بواسطة UKP Lab ويتم صيانتها بواسطة Hugging Face، وهي مشروع مدفوع بالمجتمع. يتم تشجيع المستخدمين على الإبلاغ عن المشكلات أو طرح الأسئلة على مستودع Sentence Transformers على GitHub. توفر الوثائق أدلة شاملة حول الاستخدام والنماذج المدربة مسبقًا وتحسين الأداء لنماذج التضمين وإعادة الترتيب والتشفير المتفرقة، بالإضافة إلى معلومات مفصلة حول التدريب والقدرات متعددة الوسائط.
- الفئةأدوات معالجة اللغة الطبيعية
- نموذج التسعيرمفتوح المصدر
- النشرسحابي
- المنصاتالويب
الميزات الأساسية لـ Sentence Transformers
حساب التضمينات من النص والصور والصوت والفيديو
حساب درجات التشابه باستخدام نماذج Cross-Encoder
إنشاء تضمينات متفرقة باستخدام نماذج Sparse Encoder
الوصول إلى أكثر من 10,000 نموذج مدرب مسبقًا على Hugging Face
يدعم تدريب وضبط النماذج المخصصة
يمكّن البحث الدلالي وتعدين إعادة الصياغة
قدرات التضمين وإعادة الترتيب متعددة الوسائط
التكامل مع وكلاء ترميز الذكاء الاصطناعي للتدريب
نماذج تضمين وإعادة ترتيب متطورة
وحدة Python سهلة الاستخدام
البدء مع Sentence Transformers
تحميل نموذج Sentence Transformer مدرب مسبقًا
ترميز الجمل أو البيانات متعددة الوسائط باستخدام النموذج
حساب تشابهات التضمين أو إعادة ترتيب المقاطع
التكامل مع وكلاء ترميز الذكاء الاصطناعي للتدريب المخصص
حالات استخدام Sentence Transformers
- البحث الدلالي
- التشابه النصي
- تعدين إعادة الصياغة
- إعادة ترتيب نتائج البحث
- الاسترجاع متعدد الوسائط
- تدريب النماذج المخصصة
