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：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。

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⚙️ 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

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📌 总结推荐（你的使用场景）

✅ 首选推荐：shibing624/text2vec-base-chinese

✅ 原因：

1. 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。
2. 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。
3. 作者本身是中文 NLP 社区活跃开发者，模型稳定持续维护。
4. 向量分布结构规整，便于聚类、搜索等下游任务。
5. 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。

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❌ 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。

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❌ 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。

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🎯 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

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