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论文项目概述
这是一个基于sentence-transformers框架的语义相似度计算模型，专门针对西班牙语文本进行优化。该模型能够将句子和段落映射到256维的密集向量空间中，可用于文本聚类和语义搜索等任务。
技术特点
- 基于sentence-transformers框架开发
- 支持西班牙语文本处理
- 输出256维向量表示
- 采用cosine相似度作为损失函数
- 使用AdamW优化器进行模型训练
- 架构包含Transformer编码器、池化层和全连接层
应用场景
这个模型主要应用于以下场景：
- 西班牙语文本的语义相似度计算
- 文本聚类分析
- 语义检索任务
- 文本匹配和对比
使用方法
模型的使用非常简单直观。用户只需通过pip安装sentence-transformers库，即可通过几行Python代码完成文本向量化：
- 首先导入必要的库
- 准备需要处理的句子
- 实例化模型并进行向量编码
训练细节
模型训练采用了以下关键配置：
- 批次大小为16
- 训练轮数为10轮
- 学习率为9e-05
- 使用WarmupLinear学习率调度器
- 采用梯度裁剪防止梯度爆炸
- 应用权重衰减进行正则化
研究背景
该项目是SemEval-2024评测任务的一部分，主要针对低资源语言的语义相关性计算问题。在西班牙语测试集上，模型取得了0.677的Spearman相关系数，在参赛系统中排名第14位。这个成果展示了该模型在处理非英语语言文本时的良好性能。
技术贡献
该项目的主要贡献在于：
- 扩展了sentence-transformers在西班牙语领域的应用
- 为低资源语言的语义处理提供了解决方案
- 证实了Transformer架构在跨语言语义任务上的有效性
- 建立了可复用的模型训练和评估流程
