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rtdl-num-embeddings

数值特征嵌入技术助力表格深度学习性能提升

rtdl-num-embeddings项目提出了一种处理表格深度学习数值特征的嵌入技术。该方法将连续标量特征转换为向量表示,并在主干网络中混合使用,有效提升了模型性能。这种技术适用于多种模型架构,尤其是在使用嵌入的简单MLP模型中表现突出。通过解决真实世界表格数据中连续特征分布不规则的问题,该方法改善了模型整体优化效果,为表格深度学习领域提供了新的研究方向。

Numerous.ai - 将AI集成到Google Sheets和Excel中的智能解决方案
AIAI工具ChatGPTExcelGoogle Sheets数字营销
Numerous.ai是一款为Google Sheets和Excel提供ChatGPT功能的AI插件。这个简单高效的解决方案让用户可以在电子表格中轻松使用AI。无需API密钥,易于上手,支持团队协作。功能包括生成广告内容、总结文本、清理数据等。适用于内容创作、数字营销、学术研究和产品开发等领域,有效提升工作效率。
halong_embedding - 优化的信息检索与越南文本嵌入模型
GithubHalong EmbeddingHuggingface余弦相似度信息检索句子转换器开源项目模型越南语
这个模型专注于越南语文本嵌入,利用RAG以提高生产效率,并采用Matryoshka损失来实现嵌入截断,从而加快比较速度。微调于intfloat/multilingual-e5-base模型,该模型适用于语义文本相似性、搜索和文本分类等任务,映射到784维密集向量空间,支持多语种处理。在多个余弦相似度指标中具有卓越表现,如cosine accuracy@10达到0.9687,提供高效的信息检索和分类解决方案。
fastembed-rs - 基于Rust的无需Tokio依赖,支持同步操作的高效文本嵌入工具
FastEmbed-rsGithubONNXRust开源项目文本嵌入量化模型
FastEmbed-rs为基于Rust的高效文本嵌入工具,无需Tokio依赖,支持同步操作。允许使用Hugging Face等多种模型,并通过并行处理实现高效批量嵌入。支持加载自定义.ONNX模型,提供简洁API以快速实现文本嵌入和重排,适合追求高性能文本处理的开发者。
e5-large - 句子嵌入模型应用于文本分类与检索,提升准确率
GithubHuggingfaceMTEBSentence Transformerssentence-similarity分类开源项目检索模型
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。
TabularBenchmarks - 机器学习算法在表格数据上的性能评估基准
Github开源项目性能评估数据集机器学习算法表格数据
TabularBenchmarks是一个开源项目,提供多种数据集和评估脚本,用于测试机器学习算法在表格数据上的性能。项目将数据集存放在input文件夹,算法实现则位于scripts文件夹。这些资源使研究人员能够客观比较不同算法处理表格数据的效果,有助于为特定任务选择合适的算法。
nomic-embed-text-v1.5-GGUF - Nomic Embed Text模型的文本嵌入应用概述
GithubHuggingfacenomic-embed-text-v1.5兼容性动态扩展句子相似度嵌入文本开源项目模型
此项目提供了nomic-embed-text-v1.5的llama.cpp兼容文件,采用GGUF格式。主要用于文本特征提取和句子相似性计算,支持最多8192个token的处理。通过YaRN和线性扩展进行上下文管理,且支持多种量化选项以优化性能和存储需求。适用于整合搜索和问答应用。
pubmedbert-base-embeddings - 专为医学文献优化的嵌入模型 支持语义搜索和RAG应用
GithubHuggingfacePubMedBERT医学文献嵌入向量开源项目模型自然语言处理语义搜索
PubMedBERT Embeddings是一个专门针对医学文献优化的嵌入模型。它基于PubMedBERT进行微调,将句子和段落映射到768维向量空间。该模型在PubMed标题-摘要对上训练,相比通用模型能为医学文献生成更高质量的嵌入向量。它支持聚类、语义搜索等应用,可通过txtai、Sentence-Transformers或Hugging Face Transformers等框架轻松集成。在多个PubMed相关评估数据集上,该模型展现出优秀的性能表现。
bce-embedding-base_v1 - 中英双语语义表征模型提升RAG检索性能
BCEmbeddingGithubHuggingfaceRAG双语开源项目模型语义表征跨语种
bce-embedding-base_v1是一个针对检索增强生成(RAG)优化的中英双语语义表征模型。该模型在中英文语义搜索和问答任务中表现出色,适用于多个领域,并可方便地集成到langchain和llamaindex等框架。无需特殊指令,bce-embedding-base_v1能高效召回相关文本,为RAG应用提供可靠的语义基础。
tensorflow - TensorFlow与R语言的深度学习框架集成
APIGithubR语言TensorFlow开源项目数据流图机器学习
TensorFlow for R是一个将TensorFlow深度学习框架集成到R语言环境的开源项目。它支持在R中构建和执行TensorFlow计算图,兼容CPU和GPU运算。该项目提供完整的TensorFlow API访问,并包含安装指南和使用文档。适合需要在R中进行机器学习和大规模数值计算的研究人员和数据科学家使用。
docling-models - 将PDF文档中的版式与表格结构自动识别的开源模型
DoclingGithubHuggingfacePDF文档转换TableFormer布局分析开源项目模型表结构识别
docling模型支持PDF文档的布局与表格结构分析。布局模型使用RT-DETR技术识别版式元素,如标题、脚注与图片,性能接近人类标准。TableFormer模型则在表格结构识别上表现优异,准确识别复杂表格。该项目可应用于多种需要文档处理的场景。
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