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bge-base-en-v1.5-41-keys-phase-2-v1

多维度向量嵌入的英语句子相似度模型

模型开源项目语义向量矩阵损失Huggingface特征提取BAAI/bge-base-en-v1.5Github句子相似度

bge-base-en-v1.5-41-keys-phase-2-v1是基于BAAI/bge-base-en-v1.5的英语句子相似度模型。该模型支持768、512、256、128和64等多种向量维度，在信息检索任务中表现优异。模型采用MatryoshkaLoss和MultipleNegativesRankingLoss训练，适用于句子相似度计算和特征提取。项目提供多种评估指标，遵循Apache-2.0许可协议开源。

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介绍相关项目
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bert-base-nli-mean-tokens - BERT模型用于句子嵌入和语义分析
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jina-embeddings-v2-base-es - 双语智能文本嵌入模型 英语和西班牙语文本向量化解决方案
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这是一款针对英语和西班牙语优化的文本嵌入模型。在MTEB基准测试中表现优异，可高效处理文本分类、检索和聚类等任务。模型支持跨语言文本相似度计算，适用于双语内容处理场景。基于sentence-transformers框架开发，具备出色的文本特征提取能力。
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sentence-transformers-multilingual-e5-large - 多语言句子嵌入模型适用于语义搜索和文本相似度分析
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sentence-transformers-multilingual-e5-large是一个多语言句子嵌入模型，将句子和段落映射到1024维向量空间。该模型基于sentence-transformers库构建，适用于聚类、语义搜索等任务。支持多语言处理，可通过Python代码轻松调用。模型在Sentence Embeddings Benchmark上进行了评估，为自然语言处理应用提供了有效的文本表示方法。
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all-mpnet-base-v2 - 大规模训练的句子嵌入模型用于语义搜索和文本相似度
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all-mpnet-base-v2是一个在超过10亿句子对数据集上训练的句子嵌入模型。它能将文本映射到768维向量空间,适用于语义搜索、聚类和相似度计算等任务。该模型采用对比学习方法捕捉语义信息,可通过sentence-transformers库轻松使用。它为各种NLP应用提供了高质量的文本表示能力,是一个强大的通用sentence embedding工具。
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USER-bge-m3是一个为俄语优化的文本嵌入模型，基于bge-m3架构开发。该模型能将俄语句子和段落转换为1024维向量表示，适用于聚类和语义搜索等任务。通过创新的训练方法，如数据对称性微调和LM-Cocktail模型融合，USER-bge-m3在多个俄语基准测试中表现出色，超越了原始bge-m3模型的性能。
bge-reranker-large - 高效多语言文档重排序模型
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