使用sentence-transformers（SBert）训练自己的文本相似度数据集并进行评估。预训练的bert可以去hugging face上面下载：chinese-roberta-wwm-ext。已经训练好的模型：
阿里云盘链接：https://www.aliyundrive.com/s/N2d11KphazT
记得修改相关文件的路径。
本文使用的数据是蚂蚁金融文本相似度数据集，具体数据在data文件夹下。
--preprocess.py：获取数据，并划分训练集和测试集。
--train_sentence_bert.py：使用自己的数据集利用sbert训练文本相似度任务。
--evaluate.py：评估训练好的模型。
--predict.txt：保存预测的结果。
['开通花呗连接', '怎么开通了花呗'] 0
总共有数据：102477条，其中正样本：18685条，负样本：83792条
训练数据：71733条,其中正样本：13141条，负样本：58592条
测试数据：30744条,其中正样本：5544条，负样本：25200条
precision recall f1-score support
0 0.88 0.93 0.90 25200
1 0.57 0.43 0.49 5544
accuracy 0.84 30744
macro avg 0.73 0.68 0.70 30744
weighted avg 0.83 0.84 0.83 30744predict.txt：部分结果
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