模型介绍
中文整理电商领域StructBERT中文文本相似度模型介绍
电商领域StructBERT中文文本相似度模型是在structbert-base-chinese预训练模型的基础上，使用电商领域标注数据训练出来的相似度匹配模型，特别适用于电商领域智能客服FAQ匹配，也可以用作其他相似度计算任务。
模型描述
模型基于Structbert-base-chinese，按照BERT文本对分类的方式，在电商领域数据上进行微调得到电商领域StructBERT文本相似度模型。
期望模型使用方式以及适用范围
你可以使用电商领域StructBERT中文文本相似度模型，对电商领域的文本相似度任务进行推理。
输入形如（文本A，文本B）的文本对数据，模型会给出该文本对的是否相似的标签（不相似, 相似）以及相应的概率。
如何使用
环境安装
在安装完成ModelScope-lib，请参考 modelscope环境安装 。
推理代码范例
Finetune/训练代码范例
模型局限性以及可能的偏差
模型训练数据有限，不能包含所有行业，因此在特定行业数据上，效果可能存在一定偏差。
训练数据介绍
电商域文本匹配数据，由于license问题，暂不公开；
数据评估及结果
在电商域评测数据中，平均AUC显著高于通用模型；
相关论文以及引用信息
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件；指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖，请按作者说明配齐。
完整仓库可能包含多个权重格式，因此需要的磁盘空间可能大于单一格式的模型大小。下载文件不等于完成模型部署。
使用前须知
运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
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