通用句子编码器tensorflowjs使用webworker优化性能

通用句子编码器（Universal Sentence Encoder）是一种用于将句子转换为向量表示的深度学习模型。它可以将任意长度的句子映射到一个固定长度的向量空间中，从而方便进行句子级别的语义相似度计算、文本分类、聚类等任务。

优势：

1. 多语言支持：通用句子编码器可以处理多种语言的句子，包括英语、中文、西班牙语等，具有较好的跨语言性能。
2. 上下文感知：该模型能够理解句子中的上下文信息，从而更好地捕捉句子的语义含义。
3. 预训练模型：通用句子编码器是在大规模文本数据上进行预训练的，具有较强的泛化能力和语义表达能力。

应用场景：

1. 文本相似度计算：通过将句子转换为向量表示，可以计算不同句子之间的相似度，用于搜索引擎、推荐系统等。
2. 文本分类：将句子转换为向量后，可以应用传统的机器学习算法或深度学习模型进行分类任务，如情感分析、垃圾邮件过滤等。
3. 句子聚类：通过计算句子之间的相似度，可以将相似的句子聚类在一起，用于文本聚类、主题提取等。

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