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语义搜索与聚类任务的句子嵌入模型

语义搜索句子嵌入开源项目机器学习模型自然语言处理模型 Huggingface sentence-transformers Github

此模型将句子和段落转换为768维的稠密向量，适用于语义搜索和聚类任务。然而，由于其性能已不再是最优，建议选择更优质的句子嵌入模型。如需使用，可通过安装sentence-transformers库轻松实现，或使用HuggingFace Transformers进行更高级的处理，如加入注意力掩码的平均池化。尽管模型效能下降，其架构仍有参考价值。

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Huggingface

介绍相关项目

BERTopic - 高效的Transformers主题建模，支持多种模式

BERTopicGithubPythonc-TF-IDFtransformers主题建模开源项目

BERTopic是一种利用Transformers和c-TF-IDF进行主题建模的技术，能够生成易于解释的密集主题聚类，同时保留关键词描述。该项目支持多种主题建模方法，如有监督、半监督和无监督模式，具有模块化和高扩展性。丰富的可视化功能和多种表示方法进一步支持深入分析。BERTopic还兼容多种嵌入模型，并支持多语言处理，适应不同应用场景。

bert-base-multilingual-uncased - BERT多语言预训练模型支持102种语言的自然语言处理

BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练

bert-base-multilingual-uncased是基于102种语言的维基百科数据预训练的BERT模型。它采用掩码语言建模进行自监督学习，可支持多语言自然语言处理任务。该模型不区分大小写，适用于序列分类、标记分类和问答等下游任务。通过在大规模多语言语料库上预训练，模型学习了多语言的双向语义表示，可通过微调适应特定任务需求。

gte-small - 轻量级通用文本嵌入模型GTE-Small支持多种NLP应用

GTE-smallGithubHuggingfaceTransformers.js开源项目文本嵌入模型特征提取语义相似度

GTE-Small是阿里巴巴达摩院开发的通用文本嵌入模型。基于BERT框架,该模型在大规模文本对语料库上训练,涵盖多个领域和场景。虽然模型仅70MB,但在MTEB基准测试中平均得分达61.36。GTE-Small适用于信息检索、语义相似度计算、文本重排序等任务,支持Python和JavaScript,最大输入长度为512个token。

bert-base-NER-uncased - BERT基础模型应用于命名实体识别的开源项目

GithubHuggingfaceMIT许可证免责条款开源许可开源项目模型版权声明软件分发

该项目基于BERT的bert-base-uncased模型，通过微调实现了命名实体识别(NER)功能。模型能有效识别文本中的实体，支持多种语言和实体类别，包括人名、地名、组织机构等。在多个NER数据集上展现了优异性能，模型参数规模约1.1亿。项目为自然语言处理研究人员和开发者提供了一个强大的工具，可用于提取各类文本中的关键实体信息，适用于信息抽取、问答系统等多种应用场景。

roberta-base - RoBERTa预训练语言模型用于多种自然语言处理任务

GithubHuggingfaceRoBERTa人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型

RoBERTa是基于Transformer架构的预训练语言模型，在大规模英文语料上使用掩码语言建模进行训练。它采用动态掩码和大批量训练等优化策略，在GLUE基准测试中表现出色。RoBERTa适用于序列分类、命名实体识别等任务的微调，能学习双向上下文表示，为NLP应用提供强大的特征提取能力。

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。

AnglE - 基于BERT和LLM模型提升句子嵌入效果的方法

AnglEBERTGithub开源项目文本嵌入语义文本相似性长句模型

AnglE框架可通过多样化的模型策略和损失函数，进行基于BERT和LLM模型的句子嵌入训练和推理，已在众多语义相似度任务中表现卓越。

bart-base - 用于自然语言生成和理解的序列到序列预训练模型

BARTGithubHuggingface序列到序列学习开源项目文本生成模型自然语言处理预训练模型

BART是基于transformer架构的编码器-解码器模型，结合了双向编码器和自回归解码器。模型通过文本去噪和重建预训练，在摘要、翻译等文本生成任务中表现出色，同时适用于文本分类、问答等理解任务。虽可直接用于文本填充，但BART主要设计用于在监督数据集上微调。研究者可在模型中心寻找针对特定任务优化的版本。

gte-large-zh - 中文语义相似度与检索的卓越表现模型

GithubHuggingfaceMTEBgte-large-zhsentence-transformers开源项目模型自然语言处理语义相似度

gte-large-zh模型在MTEB中文基准测试中表现突出，涵盖句子相似度、文本分类、聚类、重排序和检索等多个任务。该模型在CMNLI和JDReview等数据集上的准确率超过80%，为中文自然语言处理应用提供了稳定的语义理解基础。

text-embeddings-inference - 快速上手Ai理论及应用实战

API文档BERTDockerGithubtext-embeddings-inference开源项目模型部署

Text Embeddings Inference 为文本嵌入模型提供高效的推理服务，支持多种模型配置，适合AI及深度学习需求。快速部署和卓越的服务器级性能使其成为企业和研究机构面对大规模文本处理和复杂查询时的理想选择，支持包括 [BERT](https://link-to-bert) 和 [RoBERTa](https://link-to-roberta) 在内的多种模型，并兼容 Docker 和完备的 API 文档。

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