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前言

text2vec开源项目

核心能力

文本向量表示模型

本地试用

安装依赖 

下载模型到本地（如果你的网络能直接从huggingface上拉取文件，可跳过）

​运行试验代码

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前言

 在上一篇文章中介绍了，如何从不同格式的文件里提取文本信息。

本篇文章将介绍，如何将提取出的文本信息转换为vector，以便后续基于vector做相似性检索。

​​​​​​文档向量化工具（一）：Apache Tika介绍https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/134488150

text2vec开源项目

text2vec是github上很受欢迎的一个开源项目。

text2vec：Text to Vector。

【GitHub地址】

https://github.com/shibing624/text2vec

【开源协议】

 Apache-2.0 license

核心能力

Text to Vector, Get Sentence Embeddings. 文本向量化，把文本(包括词、句子、段落)表征为向量矩阵。

text2vec实现了：

1. Word2Vec
2. RankBM25
3. BERT
4. Sentence-BERT
5. CoSENT

等多种文本表征、文本相似度计算模型，并在文本语义匹配（相似度计算）任务上比较了各模型的效果。

文本向量表示模型

• Word2Vec：通过腾讯AI Lab开源的大规模高质量中文词向量数据（800万中文词轻量版） (文件名：light_Tencent_AILab_ChineseEmbedding.bin 密码: tawe）实现词向量检索，本项目实现了句子（词向量求平均）的word2vec向量表示
• SBERT(Sentence-BERT)：权衡性能和效率的句向量表示模型，训练时通过有监督训练BERT和softmax分类函数，文本匹配预测时直接取句子向量做余弦，句子表征方法，本项目基于PyTorch复现了Sentence-BERT模型的训练和预测
• CoSENT(Cosine Sentence)：CoSENT模型提出了一种排序的损失函数，使训练过程更贴近预测，模型收敛速度和效果比Sentence-BERT更好，本项目基于PyTorch实现了CoSENT模型的训练和预测
• BGE(BAAI general embedding)：BGE模型按照retromae方法进行预训练，参考论文，再使用对比学习finetune微调训练模型，本项目基于PyTorch实现了BGE模型的微调训练和预测

本地试用

推荐用conda管理python环境

conda create -n py3.9 python=3.9 // 安装一个python3.9的环境

安装依赖 

conda install -c pytorch pytorch

pip install -U text2vec

 下载模型到本地（如果你的网络能直接从huggingface上拉取文件，可跳过）

https://huggingface.co/shibing624/text2vec-base-chinese/tree/main

本地建立一个文件夹，名字是shibing624/text2vec-base-chinese

手动点击，逐个下载文件到此文件夹

 运行试验代码

# 设置huggingface以offline模式运行，从本地加载我们刚才下载的模型数据
HF_DATASETS_OFFLINE=1 TRANSFORMERS_OFFLINE=1

from text2vec import SentenceModel

m = SentenceModel(model_name_or_path='/xxxxxxxx绝对路径xxxxxxx/shibing624/text2vec-base-chinese')

m.encode("如何更换花呗绑定银行卡")

运行效果