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sentence-transformer-klue-temp

韩语句子转换模型的ColBERTv2实现方案

hunkim/sentence-transformer-klue模型的ColBERTv2优化实现,通过问题、相关文档和不相关文档的三元组进行训练,使用2-4个文档块进行分割学习和索引。模型在训练过程中采用随机抽取不相关文档的方式,可能导致每次训练的性能存在细微差异。主要应用于韩语自然语言处理中的句子相似度匹配任务。

korean_sentiment_analysis_kcelectra - 基于KcELECTRA的韩语情感分析模型及其结果
GithubHuggingfacekorean_sentiment_analysis_kcelectra开源项目情感分析机器学习模型深度学习自然语言处理
该页面详细介绍了微调后的KcELECTRA-base-v2022模型在韩语情感分析中的应用。模型在评估集上实现了损失值0.9718、微平均F1分数70.7183和准确率0.7072。使用Adam优化器和线性学习率策略进行训练,关键参数包括学习率2e-05和总批次大小256。该项目为需要实施韩语情感分析的开发者提供了实用的模型性能提升和优化范例。
bert-base-cased-Korean-sentiment - bert-base-cased韩语情感分析模型
GithubHuggingfaceWhitePeakbert-base-multilingual-cased客户评论开源项目情感分析模型韩语
此情感分析模型基于bert-base-multilingual-cased进行优化,专为韩语购物评论设计,准确率超过92%,用于情感分类。
polyglot-ko-12.8b-Inst - 此模型为韩语文本生成提供优化支持
GithubHuggingfaceKoQualitypolyglot-ko-12.8b多语言开源项目文本生成模型模型训练
模型通过使用10%指令数据集[Kullm, OIG, KoAlpaca]进行调优,融入了多GPU和CPU卸载技术,实现高效的分布式训练,致力于韩语文本生成应用。
kobart-summary-v3 - 韩语文档摘要与报告生成的高效模型
BartForConditionalGenerationGithubHuggingfacekobarttransformers开源项目文档总结模型
kobart-summary-v3是一个针对韩语文档和报告的自动摘要生成模型。该模型通过优化训练数据提升了文本生成的简洁性和可读性,同时保持信息的完整性,适用于多种应用场景,如学术文献和大型文书的自动摘要生成。
koelectra-base-v3-generalized-sentiment-analysis - 基于ELECTRA的韩语情感分析模型实现商品评论智能分类
GithubHuggingfacekoelectratransformers开源项目情感分析文本分类模型自然语言处理
这是一个基于ELECTRA的韩语情感分析模型,专门用于分析商品评论的情感倾向。模型采用Transformers库实现,可轻松集成到各种应用中。它能准确识别正面和负面评论,并提供置信度分数。该模型提供简单易用的API,方便开发人员快速部署情感分析功能,有助于企业更深入地理解客户反馈。
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。
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。
bert-base-turkish-cased-mean-nli-stsb-tr - BERT模型在土耳其语句子相似度任务中的应用
GithubHuggingfacesentence-transformers土耳其语模型开源项目机器学习模型自然语言处理语义相似度
该项目提供了一个针对土耳其语优化的BERT句子相似度模型。模型能够将句子转换为768维向量,适用于聚类和语义搜索等任务。它基于机器翻译的土耳其语NLI和STS-b数据集训练而成,支持sentence-transformers和HuggingFace Transformers两种调用方式,使用简便。测试结果显示,该模型在土耳其语句子相似度任务上表现优异。
nli-distilroberta-base-v2 - sentence-transformers模型实现句子向量化和语义分析
GithubHuggingfaceRoBERTasentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索
nli-distilroberta-base-v2是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型,将文本映射到768维向量空间。该模型适用于聚类、语义搜索等任务,使用简单且效果出色。它支持通过几行代码生成句子嵌入,为自然语言处理提供了有力工具。
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。
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