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allenai-specter

基于Sentence-Transformers的科学文献相似度建模

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。

multi-qa-MiniLM-L6-dot-v1 - 多语言句子相似度模型,支持语义搜索
GithubHuggingfacemulti-qa-MiniLM-L6-dot-v1句子嵌入句子相似度开源项目模型自监督对比学习语义搜索
multi-qa-MiniLM-L6-dot-v1是一个专为语义搜索设计的句子嵌入模型,将文本转化为384维的密集向量。此模型训练于215M个问题和答案对,可处理多种数据来源。用户可通过sentence-transformers轻松加载模型进行查询和文档编码,从而计算点积相似度分数,实现相关性排序。除了基础功能外,该模型同样支持HuggingFace Transformers的复杂上下文嵌入处理,能有效提升语义搜索效率,适用于不超过512词片的文本。
bge-micro-v2 - 轻量高效的语义相似度神经网络
GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目数据集机器学习模型模型评估自然语言处理
作为一个轻量级语义相似度模型,bge-micro-v2在保持小型化的同时,展现出卓越的文本表示能力。该模型在MTEB多项基准测试中表现出色,包括文本分类、信息检索、文档聚类和语义相似度评估等任务。bge-micro-v2的设计特别适合在计算资源受限的场景下进行高效的语义分析工作。
keyphrase-extraction-distilbert-inspec - DistilBERT驱动的科学文献关键短语提取模型
DistilBERTGithubHuggingfaceInspec数据集关键词提取开源项目模型深度学习自然语言处理
这是一个在Inspec数据集上微调的DistilBERT关键短语提取模型。它能从英文科学文献摘要中自动识别重要关键短语,助力快速把握文档核心内容。模型在Inspec测试集上实现0.49的F1@M分数,相比传统方法更有效地捕捉语义依赖和上下文信息。该模型专为处理英文科技文献设计,在自然语言处理领域展现出色性能。
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。
stsb-bert-tiny-safetensors - 轻量级BERT模型用于生成高质量句子嵌入
GithubHuggingfacesentence-transformers向量空间嵌入模型开源项目模型语义搜索语义相似度
stsb-bert-tiny-safetensors是一个基于sentence-transformers的轻量级BERT模型,将句子和段落映射到128维向量空间。它适用于聚类和语义搜索等任务,提供简单API,支持sentence-transformers和HuggingFace Transformers库集成。该模型在STS基准测试中表现良好,能够生成高质量的句子嵌入。
open-text-embeddings - 使用多源模型的OpenAI API兼容文本向量生成工具
GithubLangChainOpenAI APIembeddingsopen-text-embeddingssentence-transformers开源项目
该项目创建了与OpenAI API兼容的文本向量生成端点,支持多种开源句子转换模型,包括BAAI/bge-large-en、intfloat/e5-large-v2、sentence-transformers等。提供详细的本地和云端部署指南,方便用户在多种环境下运行服务器,实现高效查询与存储。用户也可通过Colab在线测试,体验开源文本向量生成的便捷性。
MiniLM-L6-Keyword-Extraction - 高效句子嵌入模型,用于语义搜索与信息聚类
GithubHuggingFaceHuggingfacesentence-transformers句子相似性对比学习开源项目模型语义搜索
此项目通过自监督对比学习,训练出可将句子和段落转化为384维向量的模型,适用于语义搜索、信息检索和句子相似度任务。模型基于1B句子对数据集微调,利用TPU v3-8进行训练,并在Hugging Face社区活动期间开发。用户可使用sentence-transformers或HuggingFace Transformers实现多种自然语言处理应用。
multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1 - 基于sentence-transformers的多功能语义搜索模型
GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索问答系统
这是一个基于sentence-transformers的语义搜索模型,可将文本映射到384维向量空间。该模型在2.15亿对多源问答数据上训练,适用于多种NLP任务。支持PyTorch和TensorFlow等框架,并提供详细使用说明。
simpletransformers - 快速构建和优化Transformer模型的开源工具
GithubHugging FaceNLPSimple Transformers开源项目机器学习深度学习
simpletransformers是一个基于Hugging Face Transformers的开源工具,通过简化的API让用户能够用少量代码快速构建和优化Transformer模型。该库支持文本分类、命名实体识别、问答系统等多种NLP任务,为研究人员和开发者提供了便捷的方式来应用这些强大的模型。simpletransformers具有直观的接口和丰富的功能,可用于各类自然语言处理场景,有效降低了使用Transformer模型的门槛。
other - 高性能开源自然语言处理框架
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
Transformers是一个开源的自然语言处理框架,提供多种预训练模型和工具。支持文本分类、问答和生成等任务,适用于研究和生产环境。该框架易用且灵活,可处理多语言文本,支持迁移学习。Transformers定期更新,紧跟NLP领域最新进展,为用户提供丰富的API和优化的性能。
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