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jina-embeddings-v2-base-zh

基于Transformer的中文文本向量模型,适用于语义检索和相似度计算

基于Transformer架构的中文文本向量模型,支持句子相似度计算、文本分类、检索和重排序功能。在MTEB中文基准测试中完成了医疗问答、电商等领域的评估,支持中英双语处理,采用Apache-2.0开源许可证。

项目概述

jina-embeddings-v2-base-zh是一个专门面向中文和英文双语的文本嵌入模型,基于sentence-transformers框架开发。该模型主要用于文本特征提取、句子相似度计算等自然语言处理任务。

主要特点

  • 双语支持:同时支持中文和英文文本处理
  • 开源许可:采用Apache-2.0开源协议
  • 多任务支持:可用于文本分类、文本检索、文本聚类等多种NLP任务
  • 高性能:在多个评测数据集上展现出优秀的性能表现

应用场景

该模型可以应用在以下场景:

  1. 文本相似度计算
  2. 问答系统
  3. 文本分类
  4. 文本检索
  5. 文档重排序
  6. 文本聚类

性能表现

该模型在多个中文数据集上进行了评测,展现出优秀的性能:

  • 在BQ数据集上的句子相似度任务中,余弦相似度Spearman相关系数达到66.07%
  • 在医疗问答重排序任务(CMedQAv2)上,MAP指标达到83.74%
  • 在电商评论分类任务(JDReview)上,准确率达到79.57%
  • 在LCQMC语义匹配任务中,余弦相似度Spearman相关系数达到75.74%

技术特性

  • 基于transformers架构
  • 支持transformers.js框架
  • 提供完整的MTEB(Massive Text Embedding Benchmark)评测结果
  • 支持多种相似度计算方式:余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等

使用优势

  1. 双语处理能力强,适合中英文混合场景
  2. 在多个领域数据集上表现稳定
  3. 支持多种距离计算方式,灵活适应不同应用需求
  4. 具备完整的评测体系,性能可信度高
  5. 开源协议友好,可用于商业项目
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