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sup-SimCSE-VietNamese-phobert-base

越南语句向量生成与对比学习模型

该项目开发了一个越南语句向量生成模型,通过有监督和无监督学习方法进行训练。模型整合了SimCSE和PhoBERT技术,能够准确理解和表示越南语句的语义信息。开发者可以通过sentence-transformers或transformers库快速集成使用,支持文本分词和向量编码等核心功能。模型规模达到1.35亿参数。

distiluse-base-multilingual-cased-v1 - 多语言句子嵌入模型实现跨语言语义相似度分析
GithubHuggingfacesentence-transformers句子嵌入多语言开源项目模型特征提取语义相似度
distiluse-base-multilingual-cased-v1是一个基于sentence-transformers框架的多语言句子嵌入模型。它能将句子和段落映射到512维密集向量空间,支持15种语言的语义处理。模型采用DistilBERT架构,通过平均池化和全连接层生成嵌入,适用于聚类、语义搜索等任务。借助sentence-transformers库,开发者可便捷地实现句子编码和跨语言相似度计算。
sentence-bert-swedish-cased - 瑞典句子变换模型,多语言句子嵌入优化
GithubHuggingfacesentence-transformers多语言模型开源项目模型特征提取知识蒸馏语义相似性
该项目利用知识蒸馏技术,使单语言瑞典语与英语句子嵌入具备多语言能力,适用于聚类、语义搜索等任务。最新的v2.0版本在更强教师模型指导下训练,支持处理更长段落,并在SweParaphrase和SweFAQ等测试集中表现出色。
paraphrase-distilroberta-base-v2 - DistilRoBERTa句子向量模型用于文本相似度和语义分析
GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入开源项目模型深度学习自然语言处理语义搜索
paraphrase-distilroberta-base-v2是一个轻量级句子转换模型,将文本映射至768维向量空间。该模型适用于句子相似度计算和文本聚类,支持sentence-transformers和HuggingFace Transformers库集成。模型采用平均池化处理词嵌入,提供完整架构和评估基准,在保持性能的同时优化了模型大小。
SimCSE - 简单便捷的句子嵌入对比学习工具
GithubSimCSE句子嵌入对比学习开源项目无监督学习有监督学习
SimCSE项目提供一个简单的句子嵌入对比学习框架,支持有标签和无标签数据。无监督模型使用标准dropout通过输入句子预测自身,有监督模型利用NLI数据集的注释对进行对比学习。用户可以轻松安装并使用SimCSE进行句子嵌入、相似性计算和句子检索。该项目支持HuggingFace集成和faiss相似性搜索库,并提供全面的模型评估和训练脚本。详细信息和代码请参阅SimCSE仓库。
text2vec-base-chinese-paraphrase - 中文语义匹配模型实现句子和段落的向量表示
CoSENTGithubHuggingfaceernie-3.0-base-zhtext2vec句子嵌入开源项目模型语义匹配
text2vec-base-chinese-paraphrase模型采用CoSENT方法训练,将句子映射至768维向量空间。该模型在中文自然语言推理测试中表现出色,适用于句子嵌入、文本匹配和语义搜索等任务。它基于ERNIE 3.0模型微调,使用精选中文STS数据集训练,尤其擅长句子与段落间的语义匹配。模型支持最大256个token的输入,为中文文本处理提供了高效的语义表示工具。
distilbert-multilingual-nli-stsb-quora-ranking - DistilBERT多语言句子嵌入模型实现高效语义搜索和相似度计算
GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入多语言模型开源项目模型自然语言处理语义相似度
这是一个基于DistilBERT的多语言句子嵌入模型,能将文本映射到768维向量空间。模型经NLI、STS-B和Quora数据集训练,支持多语言处理,适用于语义搜索、相似度计算和文本聚类等任务。通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers,开发者可轻松将其集成到各类自然语言处理应用中,实现高效的文本分析和处理。
msmarco-MiniLM-L-6-v3 - 基于BERT的句子编码模型实现文本语义向量化和相似度计算
GithubHuggingfacesentence-transformers嵌入模型开源项目模型深度学习自然语言处理语义向量
msmarco-MiniLM-L-6-v3是一个基于sentence-transformers的句子编码模型,将文本映射至384维向量空间。模型基于BERT架构,支持文本相似度计算和聚类分析,可通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers框架调用。
bert-base-japanese-v3-unsup-simcse-jawiki - 使用无监督SimCSE的BERT日文模型特性和应用
GithubHuggingfaceSimCSEbert-base-japanese-v3-unsup-simcse-jawikitransformers大规模语言模型开源项目模型语义相似度
本项目利用无监督SimCSE方法对BERT大型语言模型进行微调,重点在于日文数据集的应用。通过cl-tohoku/bert-base-japanese-v3模型和来自jawiki的句子数据集进行训练,旨在提高语言理解与相似度计算的能力。项目附带丰富的使用案例,例如通过Colab笔记本进行的训练与推论,帮助研究者与开发者了解模型的实际应用。这一无监督方法为自然语言处理任务提供了创新方案,尤其适合有特定语言需求的专业项目。
e5-large - 句子嵌入模型应用于文本分类与检索,提升准确率
GithubHuggingfaceMTEBSentence Transformerssentence-similarity分类开源项目检索模型
项目利用Sentence Transformers技术,提升自然语言处理任务中的句子嵌入效率,涵盖分类、检索、聚类及重排序等。该模型在多数据集上优异,尤其是在Amazon极性分类的准确率达90.05%。通过优化句子相似性,增强了在BIOSSES等任务中的相关性得分,是语义搜索和信息检索的理想之选,支持多语言文本分析。
phi-1_5 - 13亿参数的语言模型展现卓越性能
GithubHuggingfacePhi-1.5Transformer人工智能开源项目模型自然语言处理语言模型
Phi-1.5是微软开发的13亿参数Transformer语言模型,在10亿参数以下模型中展现近乎最先进的性能。它未经指令微调,主要用于研究语言模型的安全性和改进。该模型支持多种任务,包括文本生成和代码编写,适用于问答、聊天和编程场景。然而,用户应注意其输出可能存在偏见或不准确,仅供研究参考。
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