简介：
参考 https://github.com/shibing624/text2vec
基于Cosent模型架构，使用hfl/chinese-roberta-wwm-ext作为基座模型，在中文STS-B数据集上重新微调训练，将max_seq_length从原有的128扩展到了512
eval_spearman:0.833

---
下游任务：
基于text2vec库或sentence-transformer库均可调用。
文本向量表征：
```
>>> from text2vec import SentenceModel, EncoderType
>>> model = SentenceModel('EricLee/text2vec-roberta-512', encoder_type=EncoderType.FIRST_LAST_AVG, max_seq_length=512)
>>> model.encode("今天天气不错啊")
Embedding shape: (768,)
```
{"language": ["zh"], "license": "apache-2.0", "tags": ["bert", "feature-extraction", "text2vec"], "datasets": ["shibing624/nli_zh"], "pipeline_tag": "sentence-similarity"}
transformers pytorch bert feature-extraction text2vec sentence-similarity zh dataset:shibing624/nli_zh license:apache-2.0 endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #bert #feature-extraction #text2vec #sentence-similarity #zh #dataset-shibing624/nli_zh #license-apache-2.0 #endpoints_compatible #region-us 

简介：
参考 URL
基于Cosent模型架构，使用hfl/chinese-roberta-wwm-ext作为基座模型，在中文STS-B数据集上重新微调训练，将max_seq_length从原有的128扩展到了512
eval_spearman:0.833

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下游任务：
基于text2vec库或sentence-transformer库均可调用。
文本向量表征：

TAGS
#transformers #pytorch #bert #feature-extraction #text2vec #sentence-similarity #zh #dataset-shibing624/nli_zh #license-apache-2.0 #endpoints_compatible #region-us 
