embetter

提供简洁易用的文本和图像嵌入模型集成工具

embetter 嵌入机器学习计算机视觉自然语言处理 Github 开源项目

embetter是一个兼容scikit-learn的Python库，专注于文本和图像嵌入模型。该库集成了Sentence-Transformers、CLIP等多种预训练模型，便于在机器学习流程中使用。其简洁的设计支持批量处理和增量学习，适用于快速概念验证和批量标记。embetter能与bulk和scikit-partial等工具良好配合，为开发者提供灵活的嵌入解决方案。

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Huggingface

介绍相关项目

text2vec-base-chinese - 高效中文语义匹配与文本嵌入模型

CoSENTGithubHuggingfacesentence-transformers中文模型开源项目文本匹配模型语义相似度

text2vec-base-chinese是一个采用CoSENT方法训练的中文语义匹配模型，可将句子转换为768维密集向量。该模型在句子嵌入、文本匹配和语义搜索等任务中表现优异，在多项中文文本匹配基准测试中展现出卓越性能和效率。模型支持通过text2vec、Hugging Face Transformers或sentence-transformers等库轻松集成，便于开发者快速应用于实际项目中。

awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具

GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理

该项目列出了多个优秀的开源项目和应用，均与Hugging Face库集成，为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库，提升自然语言处理任务的效率和效果。

bge-large-en - 英文句子嵌入模型在多种NLP任务中展现优异性能

GithubHuggingfacemteb向量检索开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理

bge-large-en是一款英文句子嵌入模型，在MTEB基准测试中表现出色。该模型在文本分类、检索、聚类等多项自然语言处理任务中获得优异结果，尤其在亚马逊极性分类和Banking77分类等任务上表现突出。这个模型在MTEB基准测试的多个子任务中展现了优秀性能，包括亚马逊评论分类、问答检索、文本聚类等。值得注意的是，在亚马逊极性分类任务中，bge-large-en达到了91.94%的准确率，在Banking77分类任务中也取得了88%的准确率。这些结果表明该模型在多种文本处理场景中具有广泛的应用潜力。

LLM2Vec-Meta-Llama-3-8B-Instruct-mntp-supervised - LLM2Vec-Meta-Llama-3-8B模型——文本嵌入与语义相似度的高效工具

GithubHuggingfaceLLM2Vec-Meta-Llama-3-supervised分类句子相似度开源项目文本检索模型特征提取

LLM2Vec-Meta-Llama-3-8B-Instruct-mntp项目提供了创新的文本嵌入技术，支持文本分类、信息检索、重排序和聚类等多种任务。通过其监督模型，有效提升精度和召回率，如在Amazon反事实分类任务中准确率达79.94%，在ArguAna数据集的检索任务中各项指标优异。此项目在多种自然语言处理中展现出显著应用潜力，是评价文本语义相似度的关键工具。

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。

SimCSE - 简单便捷的句子嵌入对比学习工具

GithubSimCSE句子嵌入对比学习开源项目无监督学习有监督学习

SimCSE项目提供一个简单的句子嵌入对比学习框架，支持有标签和无标签数据。无监督模型使用标准dropout通过输入句子预测自身，有监督模型利用NLI数据集的注释对进行对比学习。用户可以轻松安装并使用SimCSE进行句子嵌入、相似性计算和句子检索。该项目支持HuggingFace集成和faiss相似性搜索库，并提供全面的模型评估和训练脚本。详细信息和代码请参阅SimCSE仓库。

e5-base-unsupervised - E5-base突出文本嵌入的创新性

E5-base-unsupervisedGithubHuggingface句子相似度对比学习开源项目文本嵌入模型自然语言处理

探索无监督文本嵌入的新领域，E5-base-unsupervised模型通过弱监督对比预训练实现文本表示学习。模型由12层组成，嵌入尺寸为768，支持句子相似度评估等多种任务。模型专为高效的查询和段落编码设计，适合开放问答和广告信息检索等场景使用。其使用便捷，支持与Sentence Transformers结合应用，以便在不同任务中灵活调整。同时，该模型仅支持英文文本，最大支持512个令牌。访问相关文档和基准测试可进一步了解性能和训练细节。

MiniCPM-Embedding - 高效中英双语文本嵌入和跨语言检索模型

GithubHuggingfaceMiniCPM-Embedding中英双语嵌入模型开源项目检索模型跨语言

MiniCPM-Embedding是一款中英双语文本嵌入模型，由面壁智能、清华大学和东北大学共同开发。模型基于MiniCPM-2B-sft-bf16训练，采用双向注意力和加权平均池化技术，在中英文检索和跨语言检索任务中表现出色。模型参数为2.4B，嵌入维度2304，最大支持512个输入tokens。MiniCPM-Embedding在多项评测中展现了优秀性能，尤其在跨语言检索任务中表现突出，为中英文文本处理和检索提供了有力工具。

all-MiniLM-L6-v2 - 高性能句子嵌入模型实现多种NLP任务

GithubHuggingfacesentence-transformers句子嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索迁移学习

all-MiniLM-L6-v2是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型。它能将文本映射至384维向量空间,在超11亿对句子上微调而成。该模型适用于语义搜索、聚类等多种NLP任务,采用对比学习方法生成高质量嵌入。通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库,可轻松集成到各类应用中。在多项基准测试中,all-MiniLM-L6-v2展现出优异性能。

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