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BLEURT-20

基于深度学习的文本相似度智能评估工具

BLEURT-20是一个基于Transformer架构的文本相似度评估模型,由PyTorch实现。该模型通过简单的API接口提供服务,支持pip快速安装。BLEURT-20能够评估参考文本和候选文本之间的相似度,输出范围为0-1的评分。模型集成了配置、分类和分词器组件,适用于多种NLP任务中的文本质量评估场景。作为开源项目,BLEURT-20为研究人员和开发者提供了一个可靠的文本相似度比较工具。

text2vec-base-chinese - 基于LERT的中文句子相似度模型
Apache-2.0GithubHuggingfacetext2vectransformers句子相似度开源项目模型语言模型
text2vec-base-chinese 是一个中文自然语言处理模型,通过将MacBERT替换为LERT实现改进,用于提升句子相似度计算的精确性。该项目在保持其他训练条件不变的情况下,确保了模型性能的稳定性,对需要进行高效特征提取和相似度计算的用户尤其有帮助。2024年6月25日,该项目的onnxruntime版本已发布,以支持更广泛的应用,让开发者能够更高效地构建智能应用。
internlm2-20b - 提供深度适应性和超长文本理解能力的20B语言模型
GithubHuggingfaceInternLM对话模型开源项目性能评测模型模型开源评测工具
InternLM2-20B是一款支持20万字符上下文的语言模型,其在推理、数学和编程领域的表现突出。模型分为基础和对话优化版本,可以满足多样的语言处理需求。通过OpenCompass评测,其展示了卓越的综合性能,适合复杂的研究和商业应用。
bge-base-en-v1.5 - 增强文本处理能力的多任务学习模型
GithubHuggingfacesentence-transformers分类句子相似性句子聚类开源项目模型特征提取
bge-base-en-v1.5模型通过多任务学习优化自然语言处理技术,覆盖分类、检索、聚类和重排任务。在多个MTEB数据集上表现优异,例如在亚马逊情感分类任务中达到93.39%的准确率,在AskUbuntu重排任务中MRR达到74.28%。该模型具有MIT开源许可,适用于多种英语任务,为研究人员和开发者提供有效支持。
LaBSE - 多语言共享向量空间映射的强大工具
GithubHuggingfaceLaBSE句子相似度多语言模型开源项目模型自然语言处理语义嵌入
LaBSE是一个多语言模型,可将109种语言映射至共享向量空间。这个基于PyTorch的移植版本通过sentence-transformers库便于使用。模型支持句子相似度计算和特征提取,适用于多语言NLP任务。LaBSE基于BERT架构,包含Transformer、Pooling、Dense和Normalize层,为跨语言应用提供基础。
GritLM-7B - 开源大语言模型在文本生成和分类任务中展现突出表现
GithubGritLM-7BHuggingfaceMTEB开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理
GritLM-7B在文本分类、检索和聚类等多项任务中表现优秀。实测数据显示,模型在AmazonPolarity分类任务达到96.52%准确率,Banking77分类达到88.47%准确率。此外,模型还集成了文本相似度计算、排序和聚类分析等功能,可应用于多样化的自然语言处理场景。
distilbert-multilingual-nli-stsb-quora-ranking - DistilBERT多语言句子嵌入模型实现高效语义搜索和相似度计算
GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入多语言模型开源项目模型自然语言处理语义相似度
这是一个基于DistilBERT的多语言句子嵌入模型,能将文本映射到768维向量空间。模型经NLI、STS-B和Quora数据集训练,支持多语言处理,适用于语义搜索、相似度计算和文本聚类等任务。通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers,开发者可轻松将其集成到各类自然语言处理应用中,实现高效的文本分析和处理。
internlm2-7b - 增强自然语言处理与长文本分析能力
GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目性能评测模型长上下文
InternLM2-7B是一款开源自然语言处理模型,以其卓越的语言能力及对20万字符长文本的支持在评测中表现优异。适用于领域适配与复杂任务,提供代码开放与商用使用许可,便于研究与开发者的灵活使用与集成。
labse_bert - 多语言BERT句子嵌入模型及其应用
GithubHuggingfaceLABSE BERT句子嵌入多语言处理开源项目模型模型应用自然语言处理
LaBSE BERT是一种语言无关的句子嵌入模型,由Fangxiaoyu Feng等人开发并在TensorFlow Hub上提供。该模型能够将文本转换为高效的向量表示,适用于多语言文本处理。利用AutoTokenizer和AutoModel加载模型,并通过mean_pooling方法获取句子嵌入,以增强文本分析和信息检索等领域的性能。使用PyTorch实现编码和处理,多语言文本分析更加轻松。
ag-nli-DeTS-sentence-similarity-v4 - 句子相似度的跨编码器评估与文本分类应用
Cross-EncoderGithubHuggingfaceNLI数据集SentenceTransformers句子相似性开源项目模型语义匹配
本模型采用Cross-Encoder方法,对多语言句子相似度进行评估,使用六种NLI数据集训练。通过提供0到1间的相似度分数,协助实现精确的文本分类和语义分析。基于SentenceTransformers框架,提升文本特征提取性能,适用于包括英语、荷兰语、德语、法语、意大利语和西班牙语在内的多种语言。
UER-py - 自然语言处理的开源预训练工具包
BERTGithubNLP任务UER-py开源项目模型微调预训练模型
UER-py是一个为自然语言处理任务设计的预训练和微调工具包,支持多种预训练模型以优化下游任务表现。项目强调模块化设计,并提供可扩展接口,支持单GPU及多GPU配置。
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