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Splade_PP_en_v1

ONNX稀疏向量模型助力高性能文本检索

Splade_PP_en_v1是一个文本分类和相似度搜索模型的ONNX实现版本。模型基于FastEmbed框架运行,可将输入文本转换为稀疏向量表示,适用于文本检索和相似度计算。项目支持Python API接口调用,可进行批量文本处理,采用Apache-2.0开源许可证。

项目概述

Splade_PP_en_v1是一个用于文本分类和相似度搜索的开源项目,它基于prithivida/Splade_PP_en_v1模型转换为ONNX格式实现。该项目采用Apache-2.0许可证,主要用于处理句子相似度相关的任务。

技术特点

这个项目的一个显著特点是它能够生成稀疏文本嵌入(Sparse Text Embedding)。与传统的密集向量表示不同,稀疏嵌入在某些应用场景下可能会带来更好的性能和更高的效率。项目通过FastEmbed框架提供了简单易用的接口,使得开发者可以快速实现文本嵌入功能。

实现方式

该项目的使用方式非常直观。开发者只需要通过FastEmbed框架导入SparseTextEmbedding类,然后指定使用"prithivida/Splade_PP_en_v1"模型即可。模型可以处理多个文本输入,并为每个输入文档生成相应的稀疏嵌入表示。

输出特征

模型的输出是一个包含SparseEmbedding对象的列表,每个对象包含两个主要组件:

  • values数组:表示嵌入向量中非零元素的值
  • indices数组:表示这些非零元素在向量中的位置

应用场景

这个项目特别适合以下应用场景:

  • 文本分类任务
  • 文档相似度计算
  • 语义搜索系统
  • 文本匹配和检索

使用优势

  1. 简单易用:提供了清晰的API接口,使用几行代码即可完成文本嵌入
  2. 高效处理:采用稀疏表示方式,可以有效处理大规模文本数据
  3. 灵活性强:支持批量处理多个文档输入
  4. 标准化输出:生成规范的稀疏向量表示,便于后续处理和应用
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