中文语义相似度 + 去除标签后的网页文本（爬虫数据）
：中文语义相似度 + 去除标签后的网页文本（爬虫数据）。我们从效果、稳定性、鲁棒性三个维度对比下面这三个模型，结合你使用的数据特点，给出最佳推荐。
⚙️ 模型对比维度
| 模型名称 | 中文优化程度 | 效果（准确性） | 稳定性（不同文本噪声） | 对爬虫文本的鲁棒性 | 显存占用 |
|---|---|---|---|---|---|
shibing624/text2vec-base-chinese | ✅ 高 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ✅ 非常适合 | <1.5GB |
uer/sbert-base-chinese-nli | ✅ 中等 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | 一般 | <1.8GB |
paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 | ❌ 泛化多语 | ⭐⭐～⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | 中等偏弱 | <1.5GB |
📌 总结推荐（你的使用场景）
✅ 首选推荐：shibing624/text2vec-base-chinese
✅ 原因：
- 专为中文语义任务优化，覆盖常见表达形式、口语、新闻类等多种风格。
- 训练数据覆盖常见非结构文本，对网页抽取文本（去HTML标签）表现稳定。
- 作者本身是中文 NLP 社区活跃开发者，模型稳定持续维护。
- 向量分布结构规整，便于聚类、搜索等下游任务。
- 体积小，<1.5GB 显存完全够用，部署友好。
✅ 对你的爬虫数据的优势：
- 处理网页正文时，可能有些冗余符号、乱码或格式残留（如空格、表格数据拼接），此模型对这类输入表现出色，不容易被误导。
- 语义提取精准，不依赖人工标注清洗。
❌ uer/sbert-base-chinese-nli
- 偏向句子对判断类任务（类似问答、文本蕴含）。
- 在网页文本中如果句子结构不清晰或存在拼接、缺省，会影响准确度。
- 不如
text2vec那样适应爬虫野生文本。
❌ paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
- 是跨语言通用模型，对中文理解不够“深入”，语义精度略低。
- 中文网页往往存在专有名词、成语、省略结构，该模型处理不如中文定制模型。
🎯 结论（你的最佳选择）
✅ 最适合你的爬虫类中文任务的模型是：
shibing624/text2vec-base-chinese