本文主要是介绍人工智能Java SDK：句向量提取【支持100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100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。

• 支持下面100种语言：
  

• 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
• max_seq_length: 128（subword切词，如果是英文句子，上限平均大约60个单词）

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: 768

# 英文 - 生成向量：
[INFO ] - Sentence1 embeddings: [0.10717804, 0.0023716218, ..., -0.087652676, 0.5144994]
[INFO ] - Sentence2 embeddings: [0.06960095, 0.09246655, ..., -0.06324193, 0.2669841]

#计算英文相似度：
[INFO ] - 英文 Similarity: 0.84808713

# 中文 - 生成向量：
[INFO ] - Sentence1 embeddings: [0.19896796, 0.46568888,..., 0.09489663, 0.19511698]
[INFO ] - Sentence2 embeddings: [0.1639189, 0.43350196, ..., -0.025053274, -0.121924624]

#计算中文相似度：
#由于使用了sentencepiece切词器，中文切词更准确，比15种语言的模型（只切成字，没有考虑词）精度更好。
[INFO ] - 中文 Similarity: 0.67201

目录：

http://www.aias.top/

Git地址：

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

这篇关于人工智能Java SDK：句向量提取【支持100种语言】的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！