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Dmeta-embedding-zh

提供多任务处理的句子相似度与特征提取模型

此开源项目专注于实现多语言特征提取与文本分类的多任务模型,适用于多种MTEB数据集场景。模型实现句子相似度的有效评估,并在分类、聚类、再排序和检索任务中展现出良好的性能。采用多种数学计算方法,如余弦相似度、曼哈顿距离、欧氏距离等,确保结果的精确性与适应性。项目支持中英文文本处理,适用于学术研究及商业应用中的多种场景。

ember-v1 - 多任务自然语言处理基准测试模型
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformerstransformers句子相似度开源项目模型特征提取
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。
distilbert-multilingual-nli-stsb-quora-ranking - DistilBERT多语言句子嵌入模型实现高效语义搜索和相似度计算
GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入多语言模型开源项目模型自然语言处理语义相似度
这是一个基于DistilBERT的多语言句子嵌入模型,能将文本映射到768维向量空间。模型经NLI、STS-B和Quora数据集训练,支持多语言处理,适用于语义搜索、相似度计算和文本聚类等任务。通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers,开发者可轻松将其集成到各类自然语言处理应用中,实现高效的文本分析和处理。
text2vec-base-chinese - 高效中文语义匹配与文本嵌入模型
CoSENTGithubHuggingfacesentence-transformers中文模型开源项目文本匹配模型语义相似度
text2vec-base-chinese是一个采用CoSENT方法训练的中文语义匹配模型,可将句子转换为768维密集向量。该模型在句子嵌入、文本匹配和语义搜索等任务中表现优异,在多项中文文本匹配基准测试中展现出卓越性能和效率。模型支持通过text2vec、Hugging Face Transformers或sentence-transformers等库轻松集成,便于开发者快速应用于实际项目中。
stella-large-zh-v3-1792d - 多领域文本相似性与分类模型
GithubHuggingfacesentence-similarity任务度量开源项目数据集模型
stella-large-zh-v3-1792d项目专注于文本相似性与分类问题,结合多种评估任务和数据集,如STS、分类、聚类、重排序、检索等,展现了其在中文自然语言处理中的强大能力。在MTEB评测集的不同任务下,该模型表现良好。在相似度评估中,Pearson和Spearman相关系数较高,而在分类任务中,模型的准确率和F1值均有提升。同时,在搜索和重排序任务中,其平均精度和召回率也表现不俗,使其成为适用于多种语言处理场景的工具。
bge-small-en - 英文文本嵌入模型在多种自然语言处理任务中展现出色性能
GithubHuggingfaceMTEB分类句子变换器开源项目检索模型聚类
bge-small-en是一个针对英文文本优化的嵌入模型,在MTEB基准测试中展现出优异性能。该模型在分类、检索、聚类等多种自然语言处理任务中表现出色,尤其在处理Amazon评论和ArguAna论证分析等数据集时效果显著。bge-small-en为需要高质量文本表示的应用场景提供了有力支持。
jina-embeddings-v2-small-en - 英文句子嵌入模型用于多种自然语言处理任务
GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目文本分类模型深度学习特征提取自然语言处理
jina-embeddings-v2-small-en是一个英文句子嵌入模型,可用于多种自然语言处理任务。该模型在MTEB基准测试中表现良好,适用于分类、检索和聚类等任务。它在情感分析、问答匹配和语义相似度计算等数据集上展现了不错的性能。这个模型为文本表示提供了一个通用工具。
text2vec - 多模型文本向量化工具,支持多语言文本匹配分析
BERTGithubText2vec开源项目文本向量化文本相似度模型训练
text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型,如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具,方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀,尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持,能够满足各种文本语义分析任务的需求。
gte-small - 基于ONNX权重的Transformers.js模型嵌入及余弦相似度计算
GithubHuggingfaceJavaScriptONNXTransformers.js开源项目模型特征提取相似度计算
本项目介绍了使用ONNX权重与Transformers.js库计算模型嵌入和余弦相似度的过程。通过安装Transformers.js库,可以轻松地创建特征提取管道,并进行句子嵌入和相似度计算。项目默认采用8位量化模型,同时支持全精度版本。ONNX模型为未来的WebML应用做好了准备,建议通过Optimum工具进行ONNX格式转换以实现网络兼容。
bge-small-en-v1.5 - 轻量级高性能英语句子嵌入模型
GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目文本分类模型聚类自然语言处理语义相似度
BGE-small-en-v1.5是一款轻量级英语句子嵌入模型,在文本分类、检索、聚类和语义相似度等多项NLP任务中表现出色。该模型在MTEB基准测试中展现了优异性能,同时保持了较小的模型规模,适合需要高效句子向量化的应用场景。模型在MTEB评估中的多项任务上表现突出,包括亚马逊评论分类、ArguAna论点检索和BIOSSES生物医学语义相似度等,为各类NLP应用提供了高效的句子向量化解决方案。
KoSimCSE-roberta-multitask - 韩语句子嵌入模型实现高效语义相似度计算
GithubHuggingfaceRoBERTaSimCSE开源项目模型语义相似度韩语句子嵌入预训练模型
KoSimCSE-roberta-multitask是一款开源的韩语句子嵌入模型,主要用于计算句子间的语义相似度。在语义文本相似性测试中,该模型的平均得分达到85.77。项目提供预训练模型和推理代码,方便用户进行句子嵌入和相似度计算。同时,它还为个人训练模型提供环境支持,适用于各种自然语言处理和语义分析任务。
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