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KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS

韩语句向量模型KR-SBERT支持文本相似度和文档分类任务

模型韩语模型Githubsentence-transformers开源项目Huggingface语义相似度SBERT自然语言处理

KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS是一个针对韩语优化的句向量模型，基于sentence-transformers框架开发。该模型将句子和段落映射到768维向量空间，适用于聚类和语义搜索等任务。在文档分类任务中，其准确率达86.28%，优于同类模型。用户可通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库使用，为韩语自然语言处理提供有力支持。

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KoELECTRA-small-v3-modu-ner - 基于KoELECTRA的韩语命名实体识别模型
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ko-reranker - 基于Amazon SageMaker的韩语文本重排序模型优化指南
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该模型基于BERT-large-japanese-v2架构开发，通过JSNLI数据集训练完成。模型整合了sentence-transformers和HuggingFace Transformers框架，可实现日语文本的向量化表示和相似度分析。技术特点包括cls池化策略、1024维隐藏层和BFloat16数据格式，适用于日语自然语言处理任务。
polyglot-ko-3.8b - 韩国大规模自回归语言模型的技术突破
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Polyglot-Ko-3.8B是一个由EleutherAI开发的韩国大型自回归语言模型，具有3.8B参数和32个Transformer层，采用Rotary位置编码。模型在超过863GB的韩语数据集上训练，但不对公众开放，并在训练中屏蔽了个人信息，以防止生成个人识别数据。Polyglot-Ko-3.8B在COPA和HellaSwag任务中表现优异。此模型可在GPT-NeoX框架中使用，适合多种语言处理任务，但建议在使用时对潜在敏感内容进行人类审核。
e5-large - 句子嵌入模型应用于文本分类与检索，提升准确率
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项目利用Sentence Transformers技术，提升自然语言处理任务中的句子嵌入效率，涵盖分类、检索、聚类及重排序等。该模型在多数据集上优异，尤其是在Amazon极性分类的准确率达90.05%。通过优化句子相似性，增强了在BIOSSES等任务中的相关性得分，是语义搜索和信息检索的理想之选，支持多语言文本分析。
roberta-large-nli-stsb-mean-tokens - 基于RoBERTa的大规模语义相似度计算和文本嵌入模型
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MiniLM-L6-Keyword-Extraction - 高效句子嵌入模型，用于语义搜索与信息聚类
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