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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。

bert-base-nli-stsb-mean-tokens - 句子嵌入与语义搜索的基础模型
BERT模型GithubHuggingfacesentence-transformers变形金刚句子嵌入句子相似性开源项目模型
此模型能将句子和段落映射为768维向量,适用于分类和语义搜索。但由于其生成的嵌入质量不佳,已被弃用。建议使用最新的模型以提升效果。通过安装sentence-transformers库或使用HuggingFace Transformers,都能实现向量转换功能。
LLM2Vec-Mistral-7B-Instruct-v2-mntp - 将大型语言模型转变为高效文本编码器的简单方法
GithubHuggingfaceLLM2Vec开源项目文本编码模型深度学习自然语言处理语义相似度
LLM2Vec-Mistral-7B-Instruct-v2-mntp项目提供了一种将解码器型大语言模型转换为文本编码器的方法。该方法包括启用双向注意力、掩码下一个词预测和无监督对比学习三个步骤。经过转换的模型可生成高质量文本嵌入,适用于信息检索、文本分类和语义相似度等自然语言处理任务,并可通过微调进一步提升性能。
stsb-bert-tiny-safetensors - 轻量级BERT模型用于生成高质量句子嵌入
GithubHuggingfacesentence-transformers向量空间嵌入模型开源项目模型语义搜索语义相似度
stsb-bert-tiny-safetensors是一个基于sentence-transformers的轻量级BERT模型,将句子和段落映射到128维向量空间。它适用于聚类和语义搜索等任务,提供简单API,支持sentence-transformers和HuggingFace Transformers库集成。该模型在STS基准测试中表现良好,能够生成高质量的句子嵌入。
stsb-xlm-r-multilingual - 基于XLM-RoBERTa的多语言句子嵌入模型
GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入多语言模型开源项目模型自然语言处理语义相似度
stsb-xlm-r-multilingual是基于XLM-RoBERTa的多语言句子嵌入模型,将句子映射至768维向量空间。该模型适用于聚类、语义搜索等任务,支持跨语言自然语言处理。用户可通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers库轻松使用,获取高质量的句子表示。模型在多语言语义相似度基准上表现出色,为多语言NLP应用提供了有力支持。
distiluse-base-multilingual-cased-v2 - 多语言句子向量模型 适用于60多种语言的语义分析
GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度向量空间多语言模型开源项目模型语义搜索
distiluse-base-multilingual-cased-v2是一款多语言句子转换模型,能将文本转化为512维向量。支持60多种语言,可用于文本聚类和语义搜索。通过sentence-transformers库即可快速部署使用。该模型在句子嵌入基准测试中表现优异,为多语言自然语言处理提供了有力支持。
text2vec-base-chinese - 高效中文语义匹配与文本嵌入模型
CoSENTGithubHuggingfacesentence-transformers中文模型开源项目文本匹配模型语义相似度
text2vec-base-chinese是一个采用CoSENT方法训练的中文语义匹配模型,可将句子转换为768维密集向量。该模型在句子嵌入、文本匹配和语义搜索等任务中表现优异,在多项中文文本匹配基准测试中展现出卓越性能和效率。模型支持通过text2vec、Hugging Face Transformers或sentence-transformers等库轻松集成,便于开发者快速应用于实际项目中。
nli-mpnet-base-v2 - 多功能句子向量化和语义分析模型
GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入开源项目模型特征提取自然语言处理语义相似度
nli-mpnet-base-v2是一个基于sentence-transformers的开源模型,能够将句子和段落转换为768维向量。该模型支持文本聚类、语义搜索等多种自然语言处理任务,具有易用性高、适用范围广的特点。在多项基准测试中,nli-mpnet-base-v2展现了优异的性能,为文本嵌入和相似度计算提供了有效解决方案。研究人员和开发者可以方便地将其集成到NLP项目中,提升应用效果。
roberta-base-nli-mean-tokens - RoBERTa句子嵌入模型实现文本向量化映射
GithubHuggingfaceRoBERTasentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义相似度
roberta-base-nli-mean-tokens是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型,可将文本映射至768维向量空间。该模型基于RoBERTa架构,采用平均池化策略,适用于聚类和语义搜索等任务。虽然已被更新的模型取代,但其实现方法仍有参考价值。开发者可通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库轻松使用该模型生成文本嵌入。
gte-small - 轻量级句子嵌入模型支持多种自然语言处理应用
GithubHuggingfaceMTEB句子相似度开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理
gte-small是基于Sentence Transformers的轻量级句子嵌入模型。该模型在MTEB基准测试中表现优秀,支持分类、检索、聚类等多种NLP任务。gte-small在句子相似度和文本匹配方面性能出色,同时模型体积较小,适合在计算资源有限的环境中使用。
msmarco-distilbert-base-v4 - 基于DistilBERT的高性能句子嵌入模型
GithubHuggingfacesentence-transformers嵌入向量开源项目模型特征提取自然语言处理语义相似度
msmarco-distilbert-base-v4是一个基于sentence-transformers框架的句子嵌入模型,能将文本映射到768维向量空间。这个模型适用于语义搜索、聚类等任务,可通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库轻松集成。它采用DistilBERT架构和平均池化策略,为自然语言处理应用提供高效的文本表示能力。
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