移植自shibing624的text2vec库。
Text2vec: 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Word2Vec、RankBM25、BERT、Sentence-BERT、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。
Guide
- 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MindSpore复现了Sentence-BERT模型的预测
- 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MindSpore实现了CoSENT模型的预测
- BGE(BAAI general embedding)：BGE本项目基于MindSpore实现了BGE模型的预测
详细文本向量表示方法见wiki: 文本向量表示方法