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轻量级法语语义检索模型支持高效文本匹配

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该法语语义检索模型采用轻量级设计，通过token级别编码实现文本匹配。模型在mMARCO-fr数据集评测中取得91.9%的召回率，参数量为54M。支持RAGatouille和colbert-ai框架集成，可用于构建法语搜索系统。

camembert-keyword-extractor - 基于CamemBERT的法语关键词提取模型

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camembert-keyword-extractor是一个基于CamemBERT-base模型微调的法语关键词提取工具。该模型在评估集上表现出色，精确率为67.43%，召回率69.79%，准确率93.46%，F1值68.59%。这些指标显示了模型在法语关键词提取任务中的高效性能。尽管缺乏具体的训练和评估数据信息，但模型的表现证明了其在法语文本分析领域的实用价值。该工具可用于快速识别和提取法语文本中的关键信息，为文本摘要和内容分析提供支持。

sentence-camembert-base - 提供法语句子嵌入的先进方法，有效提升文本相似度

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该模型利用预训练的Camembert-base和Siamese BERT-Networks微调，为法语句子嵌入提供了先进的方法，通过训练在stsb_multi_mt数据集上，有效提升文本相似度精确性。测试中Pearson相关系数达到82.36，适合从事法语内容分析的开发者，助力提高自然语言处理任务的准确性和效率。

ColBERT - 基于BERT的快速大规模文本检索模型

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ColBERT是一种基于BERT的检索模型，能在数十毫秒内实现大规模文本集合的高效搜索。该模型采用细粒度的上下文后期交互技术，将段落编码为令牌级嵌入矩阵，在保持检索质量的同时提高效率。ColBERT具备索引、检索和训练功能，适用于多种信息检索任务。模型提供预训练checkpoint和Python API，方便研究人员和开发者在实际项目中快速应用。

distilcamembert-base-sentiment - DistilCamemBERT-Sentiment揭示法语情感分析的高效选择

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DistilCamemBERT-Sentiment是一种优化的法语情感分析模型，通过使用Amazon Reviews和Allociné数据集微调，降低偏差。相较其他基于CamemBERT的方案，该模型缩短了推断时间，并在精确度和top-2准确率上表现良好，适合用于高效生产环境。

french-camembert-postag-model - 基于CamemBERT的法语词性标注模型提供精确文本分析

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这是一个基于CamemBERT训练的法语词性标注模型，支持31种词性标签，可识别形容词、副词、代词等多种词类。模型通过Transformers库易于集成，为法语自然语言处理项目提供了准确的词性分析功能。

distilcamembert-base-ner - 法语命名实体识别模型，推理时间减半

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DistilCamemBERT-NER针对法语命名实体识别进行微调，与CamemBERT相比推理时间缩短一半但能耗保持不变。采用wikiner_fr数据集，综合F1得分达98.18%。在PER、LOC、ORG类别上，性能优于多语种与Flair法语模型，提供高效的文本处理解决方案。

jina-colbert-v2 - 多语言信息检索的新一代智能模型

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jina-colbert-v2是一个多语言信息检索模型，支持128种语言，采用马特里奥什卡嵌入技术实现效率与精度的平衡。该模型具有8192个输入上下文标记和标记级嵌入的可解释性。在BEIR、MS MARCO等基准测试中，jina-colbert-v2展现出优于前代模型和其他主流方案的检索性能。

ms-marco-TinyBERT-L-2-v2 - MS Marco跨编码器模型实现高效文本检索与重排序

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ms-marco-TinyBERT-L-2-v2是一款基于MS Marco Passage Ranking任务训练的跨编码器模型。该模型专注于信息检索和文本重排序，能够高效编码查询和文档段落并评估相关性。在TREC Deep Learning 2019和MS Marco数据集上表现卓越，NDCG@10达到69.84，MRR@10达到32.56。模型提供多个版本，在性能和速度间取得平衡，每秒可处理9000个文档，适用于不同应用场景。

flaubert_small_cased - 用于法语自然语言处理的无监督语言模型

CNRSFlauBERTGithubHuggingface开源项目无监督预训练模型法语语言模型

FlauBERT是基于大型法语语料库进行预训练的无监督语言模型，提供多种尺寸选择。结合FLUE评估平台，增强法语自然语言处理的评估能力。该项目利用CNRS Jean Zay超算机，支持未来的可重复实验，并已集成于Hugging Face的Transformers库中，便于开发者应用。

cocodr-large-msmarco - BERT-large基础的高性能密集检索模型

COCO-DRGithubHuggingFaceHuggingfaceMS MARCO开源项目模型零样本检索预训练模型

cocodr-large-msmarco是一个基于BERT-large架构的密集检索模型，参数量达3.35亿。该模型在BEIR语料库上预训练后，在MS MARCO数据集上微调，采用对比学习和分布鲁棒性学习技术解决零样本密集检索中的分布偏移问题。模型可通过Hugging Face transformers库轻松加载，为信息检索任务提供有力支持。

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