allenai-specter

基于Sentence-Transformers的科学文献相似度建模

Github 科学出版物模型句子嵌入开源项目句子相似性 Huggingface 特征提取 AllenAI SPECTER

该模型将AllenAI SPECTER转化为Sentence-Transformers框架，可用于将科学文献的标题和摘要映射至向量空间以计算相似度。在安装Sentence-Transformers库后，用户能轻松进行相似度计算，同时也支持从HuggingFace Transformers加载模型。本文档还展示了如何使用池化操作聚合上下文词嵌入。

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Huggingface

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nli-distilroberta-base-v2 - sentence-transformers模型实现句子向量化和语义分析

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nli-distilroberta-base-v2是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，将文本映射到768维向量空间。该模型适用于聚类、语义搜索等任务，使用简单且效果出色。它支持通过几行代码生成句子嵌入，为自然语言处理提供了有力工具。

paraphrase-mpnet-base-v2 - 高维度句子嵌入模型助力语义分析

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paraphrase-mpnet-base-v2是基于sentence-transformers框架的句子嵌入模型，可将文本映射至768维向量空间。此模型适用于文本聚类和语义搜索，支持通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers库集成。在多项基准测试中表现优异，为自然语言处理提供高质量语义表示。

all-MiniLM-L6-v2 - 高性能句子嵌入模型实现多种NLP任务

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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。

1 - 开源自然语言处理工具库提升文本处理效率

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transformers是一个开源自然语言处理工具包，旨在通过简化模型训练和应用，提升机器学习项目的效率。该库提供丰富功能和预训练模型，便于执行各种文本分析和生成任务。

galactica-1.3b - 基于Transformer的科学应用语言模型探索

GALACTICAGithubHuggingfaceTransformer架构开源项目模型模型训练科学任务语言模型

GALACTICA是针对科学任务的Transformer框架模型，支持引文预测、科学问答等。主要供研究者与开发者使用，提供优秀的科学工具制作基础，但需注意潜在幻觉与偏见。

all-mpnet-base-v2 - 大规模训练的句子嵌入模型用于语义搜索和文本相似度

GithubHuggingfacesentence-transformers向量空间开源项目机器学习模型自然语言处理语义嵌入

all-mpnet-base-v2是一个在超过10亿句子对数据集上训练的句子嵌入模型。它能将文本映射到768维向量空间,适用于语义搜索、聚类和相似度计算等任务。该模型采用对比学习方法捕捉语义信息,可通过sentence-transformers库轻松使用。它为各种NLP应用提供了高质量的文本表示能力,是一个强大的通用sentence embedding工具。

cross-en-de-roberta-sentence-transformer - RoBERTa跨语言句向量模型实现德英文本语义匹配

GithubHuggingfaceRoBERTaSentence Transformers句子嵌入开源项目模型语义相似度跨语言模型

cross-en-de-roberta-sentence-transformer是一个基于RoBERTa的跨语言句向量模型，专门针对德语和英语文本进行优化。该模型通过多语言微调和语言交叉训练，在语义相似度计算、语义搜索和释义挖掘等任务中表现优异。它不仅在德语和英语单语环境下表现出色，在跨语言场景中也展现了卓越性能，为双语自然语言处理应用提供了有力支持。

all-distilroberta-v1 - 针对语义搜索和句子相似度优化的句子嵌入模型

GithubHuggingfacesentence-transformers句子嵌入开源项目模型自然语言处理自监督学习语义搜索

all-distilroberta-v1是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，将句子和段落映射到768维向量空间。该模型在超10亿对句子上微调，采用对比学习方法，有效捕捉语义信息。适用于语义搜索、聚类、句子相似度计算等NLP任务，为应用提供高质量的句子表示。

transformers - 机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理

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探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型，适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括： - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成此外，还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用，支持模型间的快速切换与无缝整合。

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