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paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2

跨语言句子向量化模型支持聚类和语义检索

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。

madlad400-3b-mt - 基于T5架构的多语言机器翻译模型
GithubHuggingfaceMADLAD-400T5模型多语言翻译开源项目机器学习模型自然语言处理
MADLAD-400-3B-MT是一个基于T5架构的多语言机器翻译模型,覆盖450多种语言。该模型在1万亿个token的公开数据上训练,可实现多语言间的高质量翻译。支持文本生成和翻译任务,主要面向研究社区。尽管参数量较小,性能却可与更大规模模型相媲美。MADLAD-400-3B-MT为低资源语言提供了有力的自然语言处理支持,促进了多语言NLP的进步。
stsb-roberta-large - RoBERTa大型模型用于评估句子语义相似度
Cross-EncoderGithubHuggingfaceSentenceTransformers开源项目文本对比模型自然语言处理语义相似度
stsb-roberta-large是一个基于SentenceTransformers框架的Cross-Encoder模型,专门用于评估句子对的语义相似度。该模型在STS基准数据集上训练,可为两个句子之间的语义相似性预测0到1之间的分数。它可以轻松集成到多种自然语言处理任务中,为文本相似度分析提供解决方案。
sat-3l-sm - 基于Transformer的多语言句子分割模型
GithubHuggingfaceTransformerwtpsplit分词多语言开源项目模型自然语言处理
sat-3l-sm是一个基于3层Transformer架构的句子分割模型,支持80种语言的文本分段。作为wtpsplit库的核心组件,该模型采用MIT许可证开源。sat-3l-sm源于'Segment any Text'研究,为自然语言处理提供准确的句子边界检测功能。
zero_nlp - 中文NLP训练与应用框架
Githubpytorchzero_nlp中文NLP大模型开源项目模型训练
zero_nlp是基于pytorch和transformers的中文NLP框架,支持从数据处理到模型部署的整个工作流程。它特别适用于处理大数据集、训练和部署多卡串联大模型,支持包括gpt2、clip在内的丰富模型类型,适用于文本分类、生成及多模态处理等多种任务。
Multilingual_Text_to_Speech - 多语言文本到语音合成技术
GithubMeta-learningTacotron 2多语言文本转语音开源项目神经网络模型语音合成
Multilingual_Text_to_Speech项目综合采用Tacotron 2模型与元学习技术,支持复杂的多语言语音合成实验,提供完善的编码器共享机制,并包含丰富的语言数据及互动示范,旨在推动学术研究及应用开发。
mteb - 多任务文本嵌入模型评估基准
GithubMTEB基准测试开源项目文本嵌入自然语言处理评估
MTEB是一个开源的文本嵌入模型评估基准,涵盖多种任务类型和语言。它提供标准化的测试集、灵活的评估配置和公开排行榜。研究人员可以使用MTEB评估自定义模型,添加新任务,并进行模型性能比较,从而推动文本嵌入技术的进步。
Easy-Translate - 高效多语言文本翻译工具支持多种模型
Easy-TranslateGithub多语言翻译大规模语言模型开源项目机器翻译自然语言处理
Easy-Translate是一款适合各级用户的文本翻译工具,支持M2M100、NLLB200和SeamlessM4T等多种翻译模型。该工具可在不同硬件环境下运行,具备自动调整批处理大小、多种解码策略和加载大型模型等功能。此外,Easy-Translate还提供了翻译质量评估功能,可计算多种评估指标。
Llama-2-7b-hf - Meta开发的开源语言模型 支持多种参数规模和商业应用
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型
Llama-2-7b-hf是Meta推出的开源大型语言模型之一,采用优化的Transformer架构。该模型经过2万亿token预训练,拥有70亿参数,支持4k上下文长度。Llama 2系列提供预训练和微调版本,可用于多种自然语言生成任务。在多项基准测试中表现优异,并支持商业应用,是一个功能强大的开源AI工具。
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。
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