Similitud semántica

Paquete ML de similitud semántica listo para usar en AI Center, un modelo pendiente de obsolescencia para medir la similitud del texto.

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Nota:

Este paquete ML pronto quedará obsoleto. Para obtener más información, consulta la página Línea de tiempo de obsolescencia en la guía Información general .

Nota:

El modelo de similitud semántica está actualmente en vista previa pública. UiPath® está comprometido con la estabilidad y la calidad de nuestros productos, pero las características de vista previa siempre están sujetas a cambios en función de los comentarios que recibimos de nuestros clientes. No se recomienda el uso de características de vista previa para implementaciones de producción.

Este modelo te permite comparar una única frase de referencia con un grupo de otras frases candidatas y las clasifica por orden de similitud.

Detalles del modelo

Tipo de entrada

JSON

Descripción de entrada

JSON con una cadena denominada "referencia" y una lista de cadenas denominada "candidatos". Esto significa que no se aceptan varias "frases" de referencia. "Candidatos" es una lista de frases candidatas.

{"reference": "I like trains because they are fast", "candidates": ["I like trains because they are quick", "I like trains because they are comfortable", "I do not like buses because they are slow", "I do not like trains because they are uncomfortable"]}

Descripción de salida

JSON con los candidatos de referencia y los más similares, y la puntuación asociada a esa similitud (entre 0 y 1) ordenada de forma descendente por puntuación.

Ejemplo:

{
  "response": [
    {
      "candidate": "I like trains because they are quick",
      "score": 0.96463942527771
    },
    {
      "candidate": "I like trains because they are comfortable",
      "score": 0.81790685653686523
    },
    {
      "candidate": "I do not like trains because they are uncomfortable",
      "score": 0.53707438707351685
    },
    {
      "candidate": "I do not like buses because they are slow",
      "score": 0.48663735389709473
    }
  ]
}

GPU recomendada

Se recomienda una GPU cuando el número de frases candidatas por referencia supera las 100.

Capacitación habilitada

El entrenamiento no está habilitado y no es necesario entrenar o volver a entrenar este modelo. Puedes implementar el modelo según sea necesario.