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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。

all-roberta-large-v1 - 基于RoBERTa的大规模句子嵌入模型
GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入开源项目机器学习模型自然语言处理语义相似度
all-roberta-large-v1是一个基于RoBERTa架构的sentence-transformers模型,可将文本映射到1024维向量空间。该模型在超10亿句对数据集上进行微调,能有效捕捉语义信息,适用于聚类、语义搜索等任务。模型可通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库便捷使用,为自然语言处理提供高质量的句子表示。
Dmeta-embedding-zh - 提供多任务处理的句子相似度与特征提取模型
Dmeta-embeddingGithubHuggingface分类句子相似度开源项目模型特征提取重排序
此开源项目专注于实现多语言特征提取与文本分类的多任务模型,适用于多种MTEB数据集场景。模型实现句子相似度的有效评估,并在分类、聚类、再排序和检索任务中展现出良好的性能。采用多种数学计算方法,如余弦相似度、曼哈顿距离、欧氏距离等,确保结果的精确性与适应性。项目支持中英文文本处理,适用于学术研究及商业应用中的多种场景。
nomic-embed-text-v1 - 多语言文本嵌入模型 适用于多种NLP任务
GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目文本相似度机器学习模型特征提取自然语言处理
nomic-embed-text-v1是一个文本嵌入模型,支持多语言处理和多种NLP任务。该模型在句子相似度、文本分类、聚类等任务中表现良好,可为下游应用提供文本表示。通过深度学习技术,该模型能够捕捉文本语义信息,为自然语言处理任务提供支持。
bge-base-en-v1.5 - 高效英文文本嵌入模型 支持语义搜索与相似度计算
GithubHuggingfaceONNX权重Transformers.js嵌入计算开源项目文本检索模型特征提取
bge-base-en-v1.5是一个基于Transformers.js的英文文本嵌入模型,专门用于语义搜索和文本相似度计算。该模型提供高效的特征提取功能,支持多句嵌入和余弦相似度计算。它易于集成到各种自然语言处理任务中,如信息检索、文档分类和语义匹配。开发者可通过简洁的JavaScript代码实现文本嵌入和相似度计算。
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。
LaBSE - 多语言共享向量空间映射的强大工具
GithubHuggingfaceLaBSE句子相似度多语言模型开源项目模型自然语言处理语义嵌入
LaBSE是一个多语言模型,可将109种语言映射至共享向量空间。这个基于PyTorch的移植版本通过sentence-transformers库便于使用。模型支持句子相似度计算和特征提取,适用于多语言NLP任务。LaBSE基于BERT架构,包含Transformer、Pooling、Dense和Normalize层,为跨语言应用提供基础。
open-text-embeddings - 使用多源模型的OpenAI API兼容文本向量生成工具
GithubLangChainOpenAI APIembeddingsopen-text-embeddingssentence-transformers开源项目
该项目创建了与OpenAI API兼容的文本向量生成端点,支持多种开源句子转换模型,包括BAAI/bge-large-en、intfloat/e5-large-v2、sentence-transformers等。提供详细的本地和云端部署指南,方便用户在多种环境下运行服务器,实现高效查询与存储。用户也可通过Colab在线测试,体验开源文本向量生成的便捷性。
multi-qa-mpnet-base-dot-v1 - 基于大规模数据训练的语义搜索嵌入模型
GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索问答系统
multi-qa-mpnet-base-dot-v1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,在2.15亿多样化的(问题,答案)对上训练而成。该模型采用CLS池化和点积评分,适用于广泛的语义搜索应用。其简洁的API设计便于集成,能够为各类项目提供高效的语义搜索功能。
KeyBERT - BERT驱动的智能关键词提取工具
BERT嵌入GithubKeyBERT关键词提取开源项目机器学习自然语言处理
KeyBERT是一款利用BERT嵌入技术的关键词提取工具。它通过计算文档和短语的嵌入表示之间的余弦相似度,识别出最能代表文档内容的关键词和短语。该工具支持Sentence-Transformers、Flair和Spacy等多种嵌入模型,适用于广泛的文本分析场景。KeyBERT还集成了Max Sum Distance和Maximal Marginal Relevance等算法,以提升结果多样性。此外,它还能与大型语言模型协同工作,为用户提供灵活高效的关键词提取方案。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
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