shibing624/shibing624/text2vec-base-chinese
持续维护
任务类型向量模型
参数规模暂无可靠数据
上下文长度512
开源协议暂无可靠数据
商用情况暂无可靠数据
推荐显存暂无可靠数据
主要语言暂无可靠数据
本地部署未标注
模型介绍
本条目的官方说明为英文，以下内容保留原文，关键章节标题已中文标注。
shibing624/text2vec-base-chinese
A sentence similarity model that can be used for various NLP tasks such as text classification, sentiment analysis, named entity recognition, question answering, and more. It utilizes the CoSENT architecture, which consists of a transformer encoder and a pooling module, to encode input texts into vectors that capture their semantic meaning. The model was trained on the nli_zh dataset and achieved high performance on various benchmark datasets.
- 上下文长度：512 tokens
- 最大输出：512 tokens
- 标签：embed
- 定价（每百万 token，USD）：输入 $0.0050 / 输出 $0.0000
- 提供方：shibing624
- 来源：DeepInfra
适合场景
暂无可靠数据。
已知限制
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- 本页评测与硬件数据为区间估算，未做统一环境实测，不能替代官方评测报告。
评测
暂无可靠数据。本站只收录标注了「评测来源、模型版本、是否官方数据、测试日期」的成绩， 不混合不同设置下的分数，也不把单一 Benchmark 解释为整体能力。