bge-base-en

英语文本嵌入模型在多任务基准测试中展现优异性能

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bge-base-en是一个英语文本嵌入模型，在MTEB多任务评估基准中表现优异。该模型在分类、检索、聚类等多种自然语言处理任务中均取得良好结果，尤其在问答和语义相似度任务上表现突出。作为一个多功能的文本表示工具，bge-base-en可应用于多种自然语言处理场景。

ember-v1 - 多任务自然语言处理基准测试模型

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ember-v1是一个在MTEB基准测试中表现出色的自然语言处理模型。该模型在分类、检索、聚类和语义相似度等多种NLP任务中取得了显著成果。在Amazon评论分类和问答检索等实际应用场景中，ember-v1展现出优异性能。这个多功能模型为文本分析和信息检索提供了有力支持，是研究人员和开发者的实用NLP工具。

distiluse-base-multilingual-cased - 多语言句子嵌入模型支持语义搜索和文本相似度分析

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distiluse-base-multilingual-cased是基于sentence-transformers的多语言句子嵌入模型，将句子和段落映射至512维向量空间。该模型支持多语言处理，适用于聚类、语义搜索和跨语言文本相似度分析。它提供高质量的句子嵌入，并可通过简洁的Python代码实现句子编码，为自然语言处理任务提供有力支持。

sentence-t5-base - 基于T5架构的句子编码模型用于文本相似度分析

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sentence-t5-base是一个基于T5架构的句子编码模型，能将文本映射到768维向量空间。该模型在句子相似度任务中表现优异，但语义搜索效果一般。它由TensorFlow版本转换而来，可通过sentence-transformers库轻松使用。模型仅包含T5-base的编码器部分，权重采用FP16格式存储。使用时需要sentence-transformers 2.2.0及以上版本。这个模型适用于多种自然语言处理应用场景，尤其是文本相似度分析。

gte-Qwen2-7B-instruct - Qwen2架构驱动的多语言句子嵌入模型

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gte-Qwen2-7B-instruct是基于Qwen2架构开发的多语言句子嵌入模型。在MTEB基准测试中,该模型在句子相似度、文本分类和信息检索等任务上表现出色。它支持多语言处理,能有效完成跨语言文本理解,为自然语言处理应用提供强大的语义表示能力。

bert-base-nli-stsb-mean-tokens - 句子嵌入与语义搜索的基础模型

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此模型能将句子和段落映射为768维向量，适用于分类和语义搜索。但由于其生成的嵌入质量不佳，已被弃用。建议使用最新的模型以提升效果。通过安装sentence-transformers库或使用HuggingFace Transformers，都能实现向量转换功能。

open-text-embeddings - 使用多源模型的OpenAI API兼容文本向量生成工具

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该项目创建了与OpenAI API兼容的文本向量生成端点，支持多种开源句子转换模型，包括BAAI/bge-large-en、intfloat/e5-large-v2、sentence-transformers等。提供详细的本地和云端部署指南，方便用户在多种环境下运行服务器，实现高效查询与存储。用户也可通过Colab在线测试，体验开源文本向量生成的便捷性。

stsb-distilbert-base - 语义搜索与聚类任务的句子嵌入模型

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此模型将句子和段落转换为768维的稠密向量，适用于语义搜索和聚类任务。然而，由于其性能已不再是最优，建议选择更优质的句子嵌入模型。如需使用，可通过安装sentence-transformers库轻松实现，或使用HuggingFace Transformers进行更高级的处理，如加入注意力掩码的平均池化。尽管模型效能下降，其架构仍有参考价值。

uniem - 中文通用文本嵌入模型，支持多种微调与评测方案

GithubHuggingFaceM3EMTEB-zhuniem中文嵌入模型开源项目

项目旨在创建中文通用文本嵌入模型，提供训练、微调和评测代码，并在 HuggingFace 开源。更新亮点包括：FineTuner 支持多模型微调、推出中文版 MTEB 以及 M3E 系列模型在分类与检索任务中的表现。M3E 模型完全兼容 sentence-transformers，使用简易代码即可微调。项目推出 MTEB-zh 进行标准化评测，覆盖多个数据集和模型，结果已发布。

luke-base - 语言理解与知识嵌入相结合的LUKE模型

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LUKE-base是一个基于Transformer的预训练模型，专注于语言和实体理解，利用实体感知的自注意力机制，在多项NLP任务中表现优异。该模型具有12个隐藏层、253M参数，并以2018年Wikipedia数据训练。如需更多信息，请参阅官方库。

bpemb - 基于BPE技术的多语言预训练子词嵌入，用于自然语言处理

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BPEmb使用Byte-Pair Encoding (BPE)技术，为275种语言提供训练好的子词嵌入，训练数据来自Wikipedia。该项目为神经网络在自然语言处理任务中提供输入。用户可以通过pip安装BPEmb，并自动下载所需的嵌入和SentencePiece模型。BPEmb支持子词分段和预训练子词嵌入，适用于多种语言处理任务，具有多种词汇表大小选择，以满足不同应用需求。

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