本文主要是介绍人工智能Java SDK：句向量提取【支持15种语言】，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

句向量SDK【支持15种语言】

句向量是指将语句映射至固定维度的实数向量。
将不定长的句子用定长的向量表示，为NLP下游任务提供服务。
支持 15 种语言：
Arabic, Chinese, Dutch, English, French, German, Italian, Korean, Polish, Portuguese, Russian, Spanish, Turkish.

• 句向量
  

句向量应用：

• 语义搜索，通过句向量相似性，检索语料库中与query最匹配的文本
• 文本聚类，文本转为定长向量，通过聚类模型可无监督聚集相似文本
• 文本分类，表示成句向量，直接用简单分类器即训练文本分类器

SDK功能：

• 句向量提取
• 相似度（余弦）计算

运行例子 - SentenceEncoderExample

运行成功后，命令行应该看到下面的信息:

...
# 测试语句：
# 英文一组
[INFO ] - input Sentence1: This model generates embeddings for input sentence
[INFO ] - input Sentence2: This model generates embeddings

# 中文一组
[INFO ] - input Sentence3: 今天天气不错
[INFO ] - input Sentence4: 今天风和日丽

# 向量维度：
[INFO ] - Vector dimensions: 512

# 英文 - 生成向量：
[INFO ] - Sentence1 embeddings: [-0.07397884, 0.023079528, ..., -0.028247012, -0.08646198]
[INFO ] - Sentence2 embeddings: [-0.084004365, -0.021871908, ..., -0.039803937, -0.090846084]

#计算英文相似度：
[INFO ] - 英文 Similarity: 0.77445346

# 中文 - 生成向量：
[INFO ] - Sentence1 embeddings: [0.012180057, -0.035749275, ..., 0.0208446, -0.048238125]
[INFO ] - Sentence2 embeddings: [0.016560446, -0.03528302, ..., 0.023508975, -0.046362665]

#计算中文相似度：
[INFO ] - 中文 Similarity: 0.9972926

目录：

http://www.aias.top/

Git地址：

https://github.com/mymagicpower/AIAS
https://gitee.com/mymagicpower/AIAS

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