1. all-distilroberta-v1.zip

这是一个基于DistilRoBERTa模型的语言包，采用了轻量级模型设计，适用于中英文短文本相似度计算任务。该模型在多项自然语言处理任务上表现出色，并且速度快、占用资源少，很适合在较为简单的应用场景中使用。

2. distilbert-base-nli-max-tokens.zip

这个语言包同样是基于轻量级模型DistilBERT设计的，主要用于中文文本相似度计算任务。该模型将两个文本作为输入，输出它们的相似度得分。该模型的优点是速度快，适合处理大规模的数据集。

3. distilbert-base-nli-mean-tokens.zip

这是另一个基于DistilBERT模型的语言包，主要用于中文文本相似度计算任务。与上一个语言包类似，该模型也是将两个文本作为输入，输出它们的相似度得分。不同的是，该模型使用平均池化来生成文本表示，因此比使用CLS token更适合处理长文本。

4. distilbert-base-nli-stsb-mean-tokens.zip

这个语言包同样是基于DistilBERT模型设计的，主要用于中文文本相似度计算任务。该模型是在STS-Benchmark数据集上进行训练，可以预测两个输入句子的相似度得分。

5. distilbert-base-nli-stsb-quora-ranking.zip

这也是一个基于DistilBERT模型的语言包，主要用于中文文本相似度计算任务。该模型是在Quora Question Pairs数据集上进行训练，可以对两个问题之间的相似度进行评估。

6. distilbert-base-nli-stsb-wkpooling.zip

这个语言包同样是基于DistilBERT模型设计的，主要用于中文文本相似度计算任务。该模型使用最大值和平均值来对文本进行池化，以便生成文本表示。

7. distilbert-base-nli-wkpooling.zip

这个语言包同样是基于DistilBERT模型设计的，主要用于中文文本相似度计算任务。该模型与上一个语言包类似，不过只使用平均值来对文本进行池化。

8. distiluse-base-multilingual-cased-v1.zip

这是一个基于DistilUSE模型的语言包，主要用于中文文本相似度计算任务。该模型使用多语言语料库进行训练，可以处理包括中文在内的多种语言，具有很好的跨语言能力。该模型在多项自然语言处理任务中表现优秀。

9. distiluse-base-multilingual-cased-v2.zip

这个语言包同样是基于DistilUSE模型设计的，主要用于中文文本相似度计算任务。与上一个语言包不同的是，该模型使用更大规模的多语言数据集进行训练，具有更好的跨语言表现能力。

10. paraphrase-distilroberta-base-v1.zip

这是一个基于Paraphrase DistilRoBERTa模型的语言包，主要用于中文文本相似度计算任务。该模型在多项自然语言处理任务中表现出色，并且速度快。

11. paraphrase-distilroberta-base-v2.zip

这个语言包同样是基于Paraphrase DistilRoBERTa模型设计的，主要用于中文文本相似度计算任务。与上一个语言包不同的是，该模型使用更大规模的语料库进行训练，具有更好的效果。

12. paraphrase-xlm-r-multilingual-v1.zip

这个语言包基于XLM-RoBERTa模型设计，可以处理包括中文在内的多种语言。该模型使用多语言数据集进行训练，具有很好的跨语言表现能力，适用于多语言文本相似度计算任务。

总的来说，以上这些语言包都采用了基于Transformer的模型，在大规模语料库上进行了预训练，可以很好地处理中文文本相似度计算任务。其中，DistilBERT、RoBERTa和XLM-RoBERTa等模型是目前最为流行的NLP模型，它们在多项自然语言处理任务中表现出色。

下载地址：

https://public.ukp.informatik.tu-darmstadt.de/reimers/sentence-transformers/v0.2/