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gte-large-onnx

ONNX格式文本向量模型实现快速分类与相似度搜索

gte-large-onnx是thenlper/gte-large模型的ONNX移植版本,用于文本分类和相似度搜索任务。该模型与FastEmbed框架集成,支持通过API调用生成文本嵌入向量,实现批量文本处理。基于Apache-2.0许可证开源,可用于构建文本相似度检索和文档分类等应用

gte-tiny - 轻量级句向量模型实现文本相似度检索和语义匹配
GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度开源项目机器学习模型特征提取自然语言处理
gte-tiny是一个轻量级句向量模型,用于文本相似度计算和语义匹配。模型在MTEB基准测试的文本分类、检索和聚类任务中取得良好效果,适用于各类文本处理应用场景。
text2vec-large-chinese - 中文大规模句子相似性与特征提取模型
GithubHuggingfaceMacBERTtext2vectransformers句子相似度开源项目模型特征提取
基于text2vec衍生的中文模型,采用LERT替代MacBERT,提高句子相似性和特征提取效率。支持onnxruntime,发布于2024年6月25日。
bge-large-en-v1.5 - 高性能英语嵌入模型助力文本相似度和信息检索
GithubHuggingfaceMTEB开源项目数据集机器学习模型模型评估自然语言处理
bge-large-en-v1.5是一个英语嵌入模型,专注于文本相似度和信息检索任务。该模型在分类、聚类和检索等多个基准测试中表现优异,能有效捕捉文本语义并为NLP应用提供高质量特征表示。适用于需要处理英语文本数据的各类应用场景。
gte-small - 轻量级句子嵌入模型支持多种自然语言处理应用
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
gte-small是基于Sentence Transformers的轻量级句子嵌入模型。该模型在MTEB基准测试中表现优秀,支持分类、检索、聚类等多种NLP任务。gte-small在句子相似度和文本匹配方面性能出色,同时模型体积较小,适合在计算资源有限的环境中使用。
clip-ViT-B-32-vision - 图像分类与相似性搜索的简便工具
FastEmbedGithubHuggingfaceONNXimage-classification开源项目模型模型推理视觉相似搜索
clip-ViT-B-32模型的ONNX版本,支持图像分类和相似性搜索。利用FastEmbed库,用户能够快速处理图像嵌入,该模型在视觉任务中表现出色,适用于多种应用场景。
gtr-t5-large - 基于T5-large的语义搜索模型 实现句子到768维向量的映射
GithubHuggingfaceT5模型sentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索
gtr-t5-large是一个基于sentence-transformers框架的语义搜索模型,能够将句子和段落映射到768维的向量空间。该模型由TensorFlow版本的gtr-large-1转换而来,仅使用T5-large模型的编码器部分,并以FP16格式存储权重。gtr-t5-large提供简便的接口,可轻松生成文本嵌入,适用于多种自然语言处理任务,如语义相似度计算和信息检索。
bge-base-en-v1.5 - 高效英文文本嵌入模型 支持语义搜索与相似度计算
GithubHuggingfaceONNX权重Transformers.js嵌入计算开源项目文本检索模型特征提取
bge-base-en-v1.5是一个基于Transformers.js的英文文本嵌入模型,专门用于语义搜索和文本相似度计算。该模型提供高效的特征提取功能,支持多句嵌入和余弦相似度计算。它易于集成到各种自然语言处理任务中,如信息检索、文档分类和语义匹配。开发者可通过简洁的JavaScript代码实现文本嵌入和相似度计算。
gte-small - 轻量级通用文本嵌入模型GTE-Small支持多种NLP应用
GTE-smallGithubHuggingfaceTransformers.js开源项目文本嵌入模型特征提取语义相似度
GTE-Small是阿里巴巴达摩院开发的通用文本嵌入模型。基于BERT框架,该模型在大规模文本对语料库上训练,涵盖多个领域和场景。虽然模型仅70MB,但在MTEB基准测试中平均得分达61.36。GTE-Small适用于信息检索、语义相似度计算、文本重排序等任务,支持Python和JavaScript,最大输入长度为512个token。
mxbai-embed-large-v1 - 多语言NLP嵌入模型在MTEB基准测试中展现卓越性能
GithubHuggingfaceMTEBtransformers分类开源项目检索模型聚类
mxbai-embed-large-v1是一个多语言嵌入模型,在MTEB基准测试中表现优异。该模型在文本分类、检索、聚类和语义相似度等NLP任务中取得了良好成绩。基于transformer技术,mxbai-embed-large-v1生成高质量文本表示,可应用于信息检索、问答系统和文本分析等领域。
gte-base-en-v1.5 - 英文文本嵌入模型在自然语言处理任务中的应用
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformerstransformers分类开源项目检索模型
gte-base-en-v1.5是一个英文文本嵌入模型,在MTEB基准测试中展现出优秀性能。该模型在句子相似度、文本分类和信息检索等自然语言处理任务中表现突出,能有效捕捉文本语义并为下游应用提供高质量的文本表示。测试结果显示,gte-base-en-v1.5在多个评估指标上取得了良好成绩,体现了其在不同应用场景中的实用价值。
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