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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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介绍相关项目
similarities - 文本和图像相似度计算与语义搜索的高效工具
CLIPGithubsimilarities图像相似度开源项目文本相似度语义搜索
该工具包提供多种文本和图像相似度计算及语义匹配算法，支持高效处理亿级数据。主要功能包含文本相似度计算、文本搜索、图文匹配、图像搜索等多种算法。项目采用Python3开发，支持命令行操作，基于PyTorch和FastAPI等技术，可实现多语言环境下的高效向量表示及检索，开箱即用。
e5-large-v2 - 多语言文本任务的高性能句子嵌入模型
GithubHuggingfaceSentence Transformers信息检索开源项目文本分类机器学习模型模型自然语言处理
e5-large-v2是一款针对多语言文本任务优化的句子嵌入模型。在MTEB基准测试中，该模型在分类、检索和聚类等多项任务上展现出优秀性能。e5-large-v2能有效处理包括英语在内的多种语言，为自然语言处理领域提供了强大的句子表示能力。该模型可应用于改进文本相似度计算、信息检索等多种实际场景。
jina-embeddings-v2-small-en - 英文句子嵌入模型用于多种自然语言处理任务
GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目文本分类模型深度学习特征提取自然语言处理
jina-embeddings-v2-small-en是一个英文句子嵌入模型，可用于多种自然语言处理任务。该模型在MTEB基准测试中表现良好，适用于分类、检索和聚类等任务。它在情感分析、问答匹配和语义相似度计算等数据集上展现了不错的性能。这个模型为文本表示提供了一个通用工具。
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。
x-clip - 灵活实现的CLIP视觉语言预训练模型
CLIPGithub多模态对比学习开源项目深度学习视觉语言模型
x-clip是一个简洁而全面的CLIP实现,整合了多项前沿研究成果。该项目支持灵活的模型配置,包括自定义文本和图像编码器、多视图对比学习和视觉自监督学习等功能。通过易用的API,研究人员可以快速实验各种CLIP变体和改进方案。x-clip适用于图像检索、跨模态理解等多种视觉语言任务。
clip-retrieval - 构建高效图像和文本检索系统的开源工具
Githubclip-retrieval图像嵌入开源项目文本嵌入机器学习语义搜索
clip-retrieval 提供一个建立语义搜索系统的强大工具，使得用户能够迅速实现图像和文本的嵌入计算及索引构建。该项目能在20小时内处理超过1亿的图文嵌入，支持远程查询、数据过滤以及简洁的前端用户界面，适用于学术研究和商业应用。
scikit-llm - 无缝集成大型语言模型到Scikit-Learn，提升文本分析能力
ChatGPTGithubScikit-LLM开源软件开源项目文本分析机器学习
Scikit-LLM通过将ChatGPT等强大语言模型无缝集成到Scikit-Learn中，增强文本分析任务效果。该工具支持零样本文本分类，并提供简单的Python代码实现快速部署。项目为数据科学家和开发者提供高效的文本分析解决方案，支持快速安装和详细文档，社区反馈和支持也是其重要组成部分。
emlearn - 微控制器与嵌入式系统的便携机器学习工具
GithubMicroPythonScikit-learnemlearn嵌入式系统开源项目机器学习
emlearn是一款为微控制器和嵌入式系统设计的便携高效的机器学习工具。通过Python训练模型后，可生成C99代码用于设备推断。支持包括AVR Atmega、ESP8266、ARM Cortex M等多个平台，无需动态分配或libc依赖，可直接与Python整合，通过scikit-learn或Keras训练并生成可嵌入C语言代码。
pubmedbert-base-embeddings - 专为医学文献优化的嵌入模型 支持语义搜索和RAG应用
GithubHuggingfacePubMedBERT医学文献嵌入向量开源项目模型自然语言处理语义搜索
PubMedBERT Embeddings是一个专门针对医学文献优化的嵌入模型。它基于PubMedBERT进行微调，将句子和段落映射到768维向量空间。该模型在PubMed标题-摘要对上训练，相比通用模型能为医学文献生成更高质量的嵌入向量。它支持聚类、语义搜索等应用，可通过txtai、Sentence-Transformers或Hugging Face Transformers等框架轻松集成。在多个PubMed相关评估数据集上，该模型展现出优秀的性能表现。
bge-small-en-v1.5 - 轻量级高性能英语句子嵌入模型
GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目文本分类模型聚类自然语言处理语义相似度
BGE-small-en-v1.5是一款轻量级英语句子嵌入模型，在文本分类、检索、聚类和语义相似度等多项NLP任务中表现出色。该模型在MTEB基准测试中展现了优异性能，同时保持了较小的模型规模，适合需要高效句子向量化的应用场景。模型在MTEB评估中的多项任务上表现突出，包括亚马逊评论分类、ArguAna论点检索和BIOSSES生物医学语义相似度等，为各类NLP应用提供了高效的句子向量化解决方案。
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