#Roberta

该模型基于Roberta架构并经BERTIN微调，用于评估西班牙语文本可读性。它将文本分为基础、中级和高级三个级别，在验证集上F1宏平均分数达0.7881。模型使用多个公开和非公开数据集训练，包括coh-metrix-esp语料库。作为readability-es系列的变体，它采用段落级别分类。由于缺乏可靠的测试集，性能指标基于验证集报告。模型可能存在一些局限性，如语言偏向西班牙方言，其他地区变体可能表现不佳。

该微调模型专注于西班牙语句子相似性任务，使用sentence-transformers框架，将语句转换为768维向量，支持语义搜索和聚类。便捷安装：通过pip获取sentence-transformers或使用HuggingFace Transformers进行高级处理。训练于西班牙语相似句子数据集，取得了80.1%的斯皮尔曼相关性。