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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

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。

distilbert-base-nli-mean-tokens - 基于DistilBERT的句子嵌入模型用于文本聚类和语义搜索
DistilBERTGithubHuggingfacesentence-transformers开源项目文本嵌入模型自然语言处理语义搜索
distilbert-base-nli-mean-tokens是一个基于sentence-transformers框架的句子嵌入模型。它能将文本映射为768维向量,适用于文本聚类和语义搜索。尽管已不推荐使用,但该模型仍是学习句子嵌入技术的典型案例。它展示了如何结合DistilBERT和平均池化生成句向量,可通过sentence-transformers库轻松调用。这个开源项目为自然语言处理领域提供了有价值的参考。
LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp - 三步实现大模型高效文本编码
GithubHuggingfaceLLM2Vec句子相似度开源项目文本编码无监督对比学习模型自然语言处理
LLM2Vec项目通过简单的三步法,将仅解码的大型语言模型转换为有效的文本编码器。这三步包括启用双向注意力机制、掩蔽下一个词预测和无监督对比学习。经过微调,这个模型能够在文本嵌入、信息检索和句子相似性等自然语言处理应用中取得高效表现。
msmarco-distilbert-base-tas-b - 高效语义搜索句子嵌入模型
DistilBertGithubHuggingfacesentence-transformers嵌入模型开源项目模型自然语言处理语义搜索
msmarco-distilbert-base-tas-b是一个基于sentence-transformers的语义搜索模型。它将句子和段落映射到768维向量空间,专为查询-文档匹配优化。模型易于使用,可通过sentence-transformers库集成,在信息检索和语义相似性任务中表现出色。这个开源项目为开发者提供了一个高效的语义搜索解决方案。
sentence-transformers - 多语言文本和图像嵌入向量生成框架
GithubSentence Transformers向量表示开源项目深度学习自然语言处理预训练模型
sentence-transformers是一个基于transformer网络的框架,用于生成句子、段落和图像的向量表示。该项目提供了多语言预训练模型,支持自定义训练,适用于语义搜索、相似度计算、聚类等场景。这个开源工具在自然语言处理和计算机视觉任务中表现出色,为研究人员和开发者提供了便捷的嵌入向量生成方案。
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。
e5-large-v2 - 多语言文本任务的高性能句子嵌入模型
GithubHuggingfaceSentence Transformers信息检索开源项目文本分类机器学习模型模型自然语言处理
e5-large-v2是一款针对多语言文本任务优化的句子嵌入模型。在MTEB基准测试中,该模型在分类、检索和聚类等多项任务上展现出优秀性能。e5-large-v2能有效处理包括英语在内的多种语言,为自然语言处理领域提供了强大的句子表示能力。该模型可应用于改进文本相似度计算、信息检索等多种实际场景。
stsb-distilbert-base - 语义搜索与聚类任务的句子嵌入模型
GithubHuggingfacesentence-transformers句子嵌入开源项目机器学习模型模型自然语言处理语义搜索
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。
multilingual-e5-small - 多语言句子嵌入模型支持100多种语言
GithubHuggingface分类句子转换器多语言开源项目检索模型聚类
multilingual-e5-small是一个支持100多种语言的句子嵌入模型。该模型在MTEB基准测试的分类、检索、聚类等任务中表现良好,适用于跨语言文本匹配和相似度计算。作为轻量级模型,它可在信息检索、文本分类和机器翻译等领域发挥作用,同时保持较低的计算资源需求。
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。
msmarco-distilbert-cos-v5 - 用于语义搜索的句子向量化模型
GithubHuggingfacesentence-transformers嵌入向量开源项目模型模型训练自然语言处理语义搜索
msmarco-distilbert-cos-v5是一个基于sentence-transformers的语义搜索模型。它将文本映射至768维向量空间,基于MS MARCO数据集训练。支持sentence-transformers和HuggingFace Transformers两种使用方式。模型输出标准化嵌入向量,适用于多种相似度计算方法。这一工具可助力开发者构建高效的语义搜索应用。
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