Top2Vec

自动化主题检测和语义搜索的创新技术

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。

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介绍相关项目

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

GithubHuggingfacesentence-transformers向量空间开源项目机器学习模型自然语言处理语义嵌入

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。

keytotext - 根据关键词生成句子的开源模型，助力SEO和营销

APIGithubT5模型keytotext开源项目文本生成训练

Keytotext是一款基于T5模型的开源工具，能够将关键词转换为完整句子，适用于营销和搜索引擎优化。通过Colab笔记本、Streamlit App或快速API/Docker镜像进行使用，并支持自定义模型的训练和微调。文档和示例丰富，便于上手使用。

opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill - 神经稀疏编码模型优化文档检索效率

GithubHuggingfaceOpenSearch变压器模型开源项目文档检索模型神经稀疏编码自然语言处理

opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill是一种先进的学习型稀疏检索模型，能将文档编码为30522维稀疏向量。该模型在BEIR基准测试中表现出色，展现了优秀的零样本性能和搜索相关性。其67M的参数量和0.504的平均NDCG@10分数，体现了模型的高效性。结合OpenSearch神经稀疏特性和Lucene倒排索引，可实现快速精准的文档检索。

LLM2Vec-Mistral-7B-Instruct-v2-mntp - 将大型语言模型转变为高效文本编码器的简单方法

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LLM2Vec-Mistral-7B-Instruct-v2-mntp项目提供了一种将解码器型大语言模型转换为文本编码器的方法。该方法包括启用双向注意力、掩码下一个词预测和无监督对比学习三个步骤。经过转换的模型可生成高质量文本嵌入，适用于信息检索、文本分类和语义相似度等自然语言处理任务，并可通过微调进一步提升性能。

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。

Dmeta-embedding-zh - 提供多任务处理的句子相似度与特征提取模型

Dmeta-embeddingGithubHuggingface分类句子相似度开源项目模型特征提取重排序

此开源项目专注于实现多语言特征提取与文本分类的多任务模型，适用于多种MTEB数据集场景。模型实现句子相似度的有效评估，并在分类、聚类、再排序和检索任务中展现出良好的性能。采用多种数学计算方法，如余弦相似度、曼哈顿距离、欧氏距离等，确保结果的精确性与适应性。项目支持中英文文本处理，适用于学术研究及商业应用中的多种场景。

TopDeepLearning - 与深度学习相关的热门 github 项目列表

GitHubGithubPyTorchTensorFlow人工智能开源项目深度学习

TopDeepLearning收录了包括但不限于多种技术栈的GitHub深度学习项目。这些开源项目支持广泛的应用场景如计算机视觉和自然语言处理，且提供最新研究成果和代码，是开发者和研究者的理想学习资源。

gte-small - 基于ONNX权重的Transformers.js模型嵌入及余弦相似度计算

GithubHuggingfaceJavaScriptONNXTransformers.js开源项目模型特征提取相似度计算

本项目介绍了使用ONNX权重与Transformers.js库计算模型嵌入和余弦相似度的过程。通过安装Transformers.js库，可以轻松地创建特征提取管道，并进行句子嵌入和相似度计算。项目默认采用8位量化模型，同时支持全精度版本。ONNX模型为未来的WebML应用做好了准备，建议通过Optimum工具进行ONNX格式转换以实现网络兼容。

marqo - 向量搜索引擎，实现文本和图像内容的矢量化处理及检索

GithubMarqo向量搜索嵌入生成开源项目数据索引机器学习

Marqo 作为全面的端到端向量搜索引擎，不仅实现文本和图像内容的矢量化处理及检索，更支持最新机器学习模型。其简洁的API设计允许开发者轻松实行多样的语义搜索操作，且无需独立处理数据嵌入问题。Marqo 的云服务部署有效降低响应时间，同时提供可伸缩的计算资源、持续可靠的服务及全时技术支持。

Multilingual_Text_to_Speech - 多语言文本到语音合成技术

GithubMeta-learningTacotron 2多语言文本转语音开源项目神经网络模型语音合成

Multilingual_Text_to_Speech项目综合采用Tacotron 2模型与元学习技术，支持复杂的多语言语音合成实验，提供完善的编码器共享机制，并包含丰富的语言数据及互动示范，旨在推动学术研究及应用开发。

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