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distiluse-base-multilingual-cased

多语言句子嵌入模型支持语义搜索和文本相似度分析

distiluse-base-multilingual-cased是基于sentence-transformers的多语言句子嵌入模型,将句子和段落映射至512维向量空间。该模型支持多语言处理,适用于聚类、语义搜索和跨语言文本相似度分析。它提供高质量的句子嵌入,并可通过简洁的Python代码实现句子编码,为自然语言处理任务提供有力支持。

v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
luke-base - 语言理解与知识嵌入相结合的LUKE模型
GithubHuggingfaceLUKE关系分类命名实体识别实体类型化开源项目模型问题解答
LUKE-base是一个基于Transformer的预训练模型,专注于语言和实体理解,利用实体感知的自注意力机制,在多项NLP任务中表现优异。该模型具有12个隐藏层、253M参数,并以2018年Wikipedia数据训练。如需更多信息,请参阅官方库。
transformers - 机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
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。
KoSimCSE-roberta-multitask - 韩语句子嵌入模型实现高效语义相似度计算
GithubHuggingfaceRoBERTaSimCSE开源项目模型语义相似度韩语句子嵌入预训练模型
KoSimCSE-roberta-multitask是一款开源的韩语句子嵌入模型,主要用于计算句子间的语义相似度。在语义文本相似性测试中,该模型的平均得分达到85.77。项目提供预训练模型和推理代码,方便用户进行句子嵌入和相似度计算。同时,它还为个人训练模型提供环境支持,适用于各种自然语言处理和语义分析任务。
robust-sentiment-analysis - 使用distilBERT的情感分析模型,实现对社交媒体和客户反馈的精确分析
GithubHuggingfacedistilBERT合成数据客户反馈开源项目情感分析模型社交媒体分析
模型基于distilBERT结构并利用合成数据训练,可精确解析社交媒体、客户反馈和产品评价的情感变化。适用于品牌监测、市场研究和客户服务优化,支持五个情感分类,准确率达95%。帮助企业有效识别用户情绪动向。
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。
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。
spacy-transformers - 在 spaCy 中使用 BERT、XLNet 和 GPT-2 等预训练转换器
BERTGPT-2GithubXLNetspaCytransformers开源项目
spacy-transformers通过Hugging Face的transformers实现预训练模型如BERT、XLNet和GPT-2的集成,提升spaCy的功能。支持多任务学习、转换器输出自动对齐等,兼容Python 3.6以上版本,需要PyTorch v1.5+和spaCy v3.0+。
cross-encoder-russian-msmarco - 高效的俄文跨编码器模型用于信息检索
DeepPavlov/rubert-base-casedDiTy/cross-encoder-russian-msmarcoGithubHuggingface信息检索句子嵌入开源项目文本分类模型
此开源模型基于DeepPavlov/rubert-base-cased,并经过MS-MARCO数据集优化,专用于俄语信息检索,支持高效的查询和段落相关性排序。通过安装sentence-transformers可直接使用,也可通过HuggingFace Transformers扩展文本分类功能,适合需处理俄语复杂文本的用户。
embedbase - 提供开发AI应用所需的全部工具和API,支持使用VectorDB和多种大模型
AI应用EmbedbaseGithubLLMVectorDB开源项目语义搜索
Embedbase提供易用的API,支持在无需托管的情况下使用VectorDB和多种大模型(LLM)。其核心功能包括文本生成和语义搜索,适用于推荐引擎、智能合约集成和文档交互。通过NPM安装并使用JavaScript SDK快速开始。访问文档获取教程与最佳实践,或加入Discord社区获取支持。
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