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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。

gte-large-en-v1.5 - 英语语义相似度模型用于文本分类和检索
GithubHuggingfacegte-large-en-v1.5分类开源项目情感分析检索模型聚类
gte-large-en-v1.5是一个英语语义相似度模型,在MTEB基准测试中表现优异。该模型在文本分类、检索和聚类等任务上成绩突出,尤其适用于亚马逊评论分类和问答检索等场景。基于Sentence-Transformers框架开发,gte-large-en-v1.5可应用于多种自然语言处理任务,为文本表示提供了有力支持。
LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp - 三步实现大模型高效文本编码
GithubHuggingfaceLLM2Vec句子相似度开源项目文本编码无监督对比学习模型自然语言处理
LLM2Vec项目通过简单的三步法,将仅解码的大型语言模型转换为有效的文本编码器。这三步包括启用双向注意力机制、掩蔽下一个词预测和无监督对比学习。经过微调,这个模型能够在文本嵌入、信息检索和句子相似性等自然语言处理应用中取得高效表现。
paraphrase-mpnet-base-v2 - 高维度句子嵌入模型助力语义分析
GithubHuggingfacesentence-transformers句子嵌入开源项目模型特征提取自然语言处理语义相似度
paraphrase-mpnet-base-v2是基于sentence-transformers框架的句子嵌入模型,可将文本映射至768维向量空间。此模型适用于文本聚类和语义搜索,支持通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers库集成。在多项基准测试中表现优异,为自然语言处理提供高质量语义表示。
bge-micro-v2 - 轻量高效的语义相似度神经网络
GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目数据集机器学习模型模型评估自然语言处理
作为一个轻量级语义相似度模型,bge-micro-v2在保持小型化的同时,展现出卓越的文本表示能力。该模型在MTEB多项基准测试中表现出色,包括文本分类、信息检索、文档聚类和语义相似度评估等任务。bge-micro-v2的设计特别适合在计算资源受限的场景下进行高效的语义分析工作。
sentence-transformers-e5-large-v2 - 句子向量化模型实现文本相似度检索和聚类
GithubHuggingfaceembaas APIsentence-transformers句子嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索
sentence-transformers-e5-large-v2模型是intfloat/e5-large-v2的改进版本,能将文本映射至1024维向量空间。该模型在聚类和语义搜索方面表现出色,支持通过sentence-transformers库或embaas API快速集成。模型在MTEB评测中获得优异成绩,为文本嵌入和相似度计算提供了有力支持。
MiniLM-L6-Keyword-Extraction - 高效句子嵌入模型,用于语义搜索与信息聚类
GithubHuggingFaceHuggingfacesentence-transformers句子相似性对比学习开源项目模型语义搜索
此项目通过自监督对比学习,训练出可将句子和段落转化为384维向量的模型,适用于语义搜索、信息检索和句子相似度任务。模型基于1B句子对数据集微调,利用TPU v3-8进行训练,并在Hugging Face社区活动期间开发。用户可使用sentence-transformers或HuggingFace Transformers实现多种自然语言处理应用。
gte-large - 大型语言模型在句子相似度和多任务评估中的应用
GithubHuggingfaceMTEBSentence Transformerssentence-similarity开源项目数据集模型模型评估
gte-large是一个在MTEB多任务评估基准上表现优异的大型语言模型。该模型在句子相似度、文本分类、聚类和检索等多个自然语言处理任务中表现出色。在AmazonPolarityClassification等分类任务上,gte-large的准确率达到92.5%,展示了其在文本理解和分析方面的能力。这个模型适用于各种自然语言理解的应用场景。
gte-base - 多语言句子嵌入模型优化自然语言处理任务
GithubHuggingfaceSentence Transformers句子转换器开源项目机器学习模型自然语言处理语义相似度
gte-base是一个优化多语言句子相似度任务的句子转换器模型。在MTEB基准测试中,该模型在分类、检索、聚类和语义文本相似度等多个子任务上表现出色。支持多语言处理的特性使其适用于信息检索、问答系统和文本分析等多种自然语言处理应用场景。
stsb-xlm-r-multilingual - 基于XLM-RoBERTa的多语言句子嵌入模型
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
stsb-xlm-r-multilingual是基于XLM-RoBERTa的多语言句子嵌入模型,将句子映射至768维向量空间。该模型适用于聚类、语义搜索等任务,支持跨语言自然语言处理。用户可通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers库轻松使用,获取高质量的句子表示。模型在多语言语义相似度基准上表现出色,为多语言NLP应用提供了有力支持。
stella_en_400M_v5 - 性能卓越的英语句子相似度计算模型
GithubHuggingfaceMTEB句子相似度开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理
stella_en_400M_v5是一个针对英语句子相似度任务优化的模型。在MTEB多项基准测试中,该模型在分类、检索、聚类和语义文本相似度等任务上均有出色表现。模型在亚马逊评论分类和问答检索等实际场景中展示了优异性能,为自然语言处理应用提供了可靠的语义理解基础。
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