mteb

多任务文本嵌入模型评估基准

MTEB 文本嵌入基准测试评估自然语言处理 Github 开源项目

MTEB是一个开源的文本嵌入模型评估基准，涵盖多种任务类型和语言。它提供标准化的测试集、灵活的评估配置和公开排行榜。研究人员可以使用MTEB评估自定义模型，添加新任务，并进行模型性能比较，从而推动文本嵌入技术的进步。

m3e-base - 中英双语文本嵌入模型，支持多种自然语言处理任务

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M3E是一个开源的文本嵌入模型，在2200万+中文句对数据集上训练。该模型支持中英双语的文本相似度计算和检索，适用于文本分类、检索等多种自然语言处理任务。M3E在MTEB-zh基准测试中表现优异，多项指标超越了OpenAI的同类模型。它易于使用和微调，完全兼容sentence-transformers生态系统。

mxbai-embed-large-v1 - 多语言NLP嵌入模型在MTEB基准测试中展现卓越性能

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mxbai-embed-large-v1是一个多语言嵌入模型，在MTEB基准测试中表现优异。该模型在文本分类、检索、聚类和语义相似度等NLP任务中取得了良好成绩。基于transformer技术，mxbai-embed-large-v1生成高质量文本表示，可应用于信息检索、问答系统和文本分析等领域。

bge-base-en - 英语文本嵌入模型在多任务基准测试中展现优异性能

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bge-base-en是一个英语文本嵌入模型，在MTEB多任务评估基准中表现优异。该模型在分类、检索、聚类等多种自然语言处理任务中均取得良好结果，尤其在问答和语义相似度任务上表现突出。作为一个多功能的文本表示工具，bge-base-en可应用于多种自然语言处理场景。

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

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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。

gte-base-en-v1.5 - 英文文本嵌入模型在自然语言处理任务中的应用

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gte-base-en-v1.5是一个英文文本嵌入模型,在MTEB基准测试中展现出优秀性能。该模型在句子相似度、文本分类和信息检索等自然语言处理任务中表现突出,能有效捕捉文本语义并为下游应用提供高质量的文本表示。测试结果显示,gte-base-en-v1.5在多个评估指标上取得了良好成绩,体现了其在不同应用场景中的实用价值。

NoInstruct-small-Embedding-v0 - 小型嵌入模型在MTEB基准测试中展现卓越性能

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NoInstruct-small-Embedding-v0是一个小型嵌入模型，在MTEB基准测试中展现出优秀性能。该模型在文本相似度、分类和检索任务上表现突出，特别是在亚马逊评论分类中。基于sentence-transformers库开发，支持特征提取、句子相似度计算等多种NLP任务。在多个数据集上的出色表现体现了其在实际应用中的潜力。

multilingual-e5-base - 多语言句子嵌入模型支持百种语言的自然语言处理

GithubHuggingfaceMTEB句子相似度句子转换器多语言开源项目机器学习模型

multilingual-e5-base模型支持100多种语言的句子嵌入。该模型在文本分类、检索、聚类等多项自然语言处理任务中表现优异。在亚马逊评论分类、句子相似度计算和双语文本挖掘等应用中，multilingual-e5-base都展现出了卓越的性能，充分体现了其在多语言和跨语言场景下的实用价值。

uniem - 中文通用文本嵌入模型，支持多种微调与评测方案

GithubHuggingFaceM3EMTEB-zhuniem中文嵌入模型开源项目

项目旨在创建中文通用文本嵌入模型，提供训练、微调和评测代码，并在 HuggingFace 开源。更新亮点包括：FineTuner 支持多模型微调、推出中文版 MTEB 以及 M3E 系列模型在分类与检索任务中的表现。M3E 模型完全兼容 sentence-transformers，使用简易代码即可微调。项目推出 MTEB-zh 进行标准化评测，覆盖多个数据集和模型，结果已发布。

cde-small-v1 - 增强文本分类与信息检索能力的多任务模型

GithubHuggingfaceMTEB分类句子嵌入开源项目检索模型聚类

该项目在多任务环境下表现优异，尤其在文本分类与检索任务中。模型在多个数据集上表现出高准确率与精度，广泛适用于商业、教育与研究领域。其卓越的性能满足了对高精确度的需求，提供了一致而可靠的结果。

gte-multilingual-base - 多语言自然语言处理模型支持广泛NLP任务

GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers多语言模型开源项目模型自然语言处理语义相似度

gte-multilingual-base是一个多语言自然语言处理模型，支持80多种语言。该模型可用于文本聚类、语义搜索、分类等多种NLP任务，在MTEB基准测试中表现优异，尤其擅长跨语言任务。它为处理多语言文本数据和语义分析提供了灵活的解决方案。

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