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多语言支持的句子相似性与特征提取模型

此项目基于多语言处理,融合Sentence Transformers技术,专注于句子相似性与特征提取。支持多语言,适用于分类、重排序、文本聚类等多种场景。模型在各种任务中表现优异,如MTEB AmazonCounterfactualClassification和MTEB BUCC中的分类与双语文本挖掘,表现出色。采用MIT许可证,具有高度使用灵活性。

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。
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
GithubHuggingfaceMTEB分类任务开源项目排序任务检索任务模型聚类任务
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。
multi-qa-mpnet-base-cos-v1 - 面向语义搜索的句子向量化模型
GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目文本嵌入机器学习模型自然语言处理语义搜索
multi-qa-mpnet-base-cos-v1是一个基于sentence-transformers的语义搜索模型。该模型将句子和段落映射为768维向量,通过215M个多样化问答对训练而成。它支持句子相似度计算和特征提取,适用于信息检索和问答系统等应用。模型提供简洁API,可使用点积或余弦相似度计算文本相似度。
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。
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-reranker-large - 高效多语言文档重排序模型
FlagEmbeddingGithubHuggingface多语言嵌入模型开源项目模型语义检索重排序模型
BGE-Reranker-Large是一款开源的多语言文档重排序模型,支持中英文处理。该模型可对检索结果进行精确重排,有效提升检索质量。采用交叉编码器架构,在准确度和效率间实现平衡。使用简便,无需额外指令即可计算相似度,适用于多种检索增强场景。
acge_text_embedding - 高性能中文文本嵌入模型,提升语义相似度和检索效果
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers信息检索开源项目文本嵌入模型语义相似度
acge_text_embedding是一个针对中文自然语言处理优化的文本嵌入模型。该模型在MTEB基准测试中表现优异,尤其在语义相似度计算和信息检索任务上成绩突出。它还在文本分类等多个中文NLP任务中展现出优秀性能,为中文自然语言处理应用提供了高效的文本表示能力。
t5-v1_1-large - 自然语言处理的统一文本到文本框架
C4GithubHuggingfaceT5开源项目文本到文本转换模型自然语言处理转移学习
T5 Version 1.1在自然语言处理中提供了一种统一的文本到文本转换框架,融入了多项技术改进,如GEGLU激活函数和特定的模型架构,适用于多种NLP任务的微调。尽管仅在C4数据集上进行了预训练,但在下游任务中表现出色,适合数据丰富的任务之后微调,为现有NLP任务提供了有效支持。
xlm-roberta-base - XLM-RoBERTa预训练模型支持多语言,优化跨语言任务表现
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa下游任务多语言开源项目模型特征提取蒙版语言模型
XLM-RoBERTa是多语言RoBERTa模型,基于2.5TB的CommonCrawl数据进行预训练,涵盖100种语言。模型通过掩蔽语言目标实现自监督学习,从而掌握多语言的双向表示。在序列分类和问答等下游任务中具有优异表现。该模型主要用于微调以适应具体任务,尤其适合分析整句子以做出决策的场景。可用于掩蔽语言建模,或借助微调版本实现特定应用。
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。
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