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acge_text_embedding

高性能中文文本嵌入模型,提升语义相似度和检索效果

acge_text_embedding是一个针对中文自然语言处理优化的文本嵌入模型。该模型在MTEB基准测试中表现优异,尤其在语义相似度计算和信息检索任务上成绩突出。它还在文本分类等多个中文NLP任务中展现出优秀性能,为中文自然语言处理应用提供了高效的文本表示能力。

stella - 支持长文本的通用中文文本编码模型
C-MTEBGithubstella模型中文文本编码向量嵌入开源项目长文本处理
stella是一个通用中文文本编码模型,提供base和large两个版本,支持1024长度输入。模型采用多样化训练数据和先进方法,包括对比学习、难负例处理和EWC技术。在C-MTEB基准测试中表现优异,特别是长文本编码能力突出。适用于文本分类、聚类和检索等多种自然语言处理任务。
honeybee - 优化多模态大语言模型性能的局部性增强投影器
GithubHoneybee多模态大语言模型局部性增强投影器开源项目深度学习计算机视觉
Honeybee项目通过局部性增强投影器提升多模态大语言模型性能。该项目在MMB、MME、SEED-I等基准测试中表现优异,提供预训练和微调模型检查点。Honeybee支持多种数据集,包含详细的数据准备、训练和评估指南,为多模态AI研究和开发提供开源工具。
paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 - 跨语言句子向量化模型支持聚类和语义检索
GithubHuggingfacesentence-transformers多语言模型开源项目文本嵌入模型自然语言处理语义搜索
paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2是一个基于sentence-transformers的多语言句子嵌入模型,支持50多种语言。它将句子和段落映射为768维向量,适用于聚类和语义搜索。模型易于使用,通过pip安装即可快速集成。在Sentence Embeddings Benchmark上表现出色,采用XLMRobertaModel和平均池化层结构,可有效处理不同长度的文本输入。
embedx - 高性能大规模嵌入向量训练和推理系统
Githubembedx图模型大规模embedding系统开源项目深度排序联合建模
embedx是基于C++开发的大规模嵌入向量训练和推理系统,已在微信看一看、搜一搜、腾讯新闻等12个业务中成功应用。系统可处理十亿级节点、千亿级边的图模型,以及百亿级样本、百亿特征的深度排序和召回模型。embedx支持图与深度学习的联合建模,在推荐、搜索、支付和风控等领域表现出色,实现了性能和效果的双重提升。
Top2Vec - 自动化主题检测和语义搜索的创新技术
GithubTop2Vec主题建模开源项目机器学习自然语言处理语义搜索
Top2Vec是一种创新的主题建模和语义搜索算法。它能自动检测文本主题,生成主题、文档和词向量的联合嵌入。该算法无需停用词列表和词形还原,可处理短文本,并提供内置搜索功能。通过识别文档密集聚类,Top2Vec为文本分析和信息检索提供了强大的解决方案。
stella-large-zh-v3-1792d - 多领域文本相似性与分类模型
GithubHuggingfacesentence-similarity任务度量开源项目数据集模型
stella-large-zh-v3-1792d项目专注于文本相似性与分类问题,结合多种评估任务和数据集,如STS、分类、聚类、重排序、检索等,展现了其在中文自然语言处理中的强大能力。在MTEB评测集的不同任务下,该模型表现良好。在相似度评估中,Pearson和Spearman相关系数较高,而在分类任务中,模型的准确率和F1值均有提升。同时,在搜索和重排序任务中,其平均精度和召回率也表现不俗,使其成为适用于多种语言处理场景的工具。
embedding_studio - 能将嵌入模型与向量数据库转换为搜索引擎的开源框架
Embedding StudioGithubsearch engine向量数据库嵌入模型开源框架开源项目
Embedding Studio是一个开源框架,能将嵌入模型与向量数据库转换为搜索引擎,具备点击流收集、搜索体验改进和模型自动适应等功能。适合处理大量目录和非结构化数据的平台,帮助持续优化搜索效果。
bpemb - 基于BPE技术的多语言预训练子词嵌入,用于自然语言处理
BPEmbByte-Pair EncodingGithub子词嵌入开源项目神经网络自然语言处理
BPEmb使用Byte-Pair Encoding (BPE)技术,为275种语言提供训练好的子词嵌入,训练数据来自Wikipedia。该项目为神经网络在自然语言处理任务中提供输入。用户可以通过pip安装BPEmb,并自动下载所需的嵌入和SentencePiece模型。BPEmb支持子词分段和预训练子词嵌入,适用于多种语言处理任务,具有多种词汇表大小选择,以满足不同应用需求。
vocab-coverage - 中文语言模型识字率与词向量分布分析
BERTERNIEGithub中文认知开源项目词向量语言模型
该项目分析了多种语言模型的中文识字率与词向量分布情况,通过字符集分类和词向量空间分布的研究,了解模型在处理中文字符时的认知能力。涵盖了BERT、ERNIE、roBERTa等模型的对比,以及不同字符集的识字判定,为后续的模型评估和改进提供了参考。
retvec - 多语言文本向量化的高效解决方案
GithubRETVecTensorFlow多语言对抗性弹性开源项目文本向量化
RETVec是一种创新的文本向量化工具,为高效处理多语言文本而开发。它具有内置的抗干扰能力,可应对各种字符级修改。该工具支持超过100种语言,无需额外的词汇表。RETVec作为一个轻量级组件,可无缝集成到TensorFlow模型中。它同时提供TensorFlow Lite和JavaScript版本,适用于移动设备和网页应用。RETVec在提升模型稳定性的同时,保证了计算效率,是文本处理任务的理想选择。
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