#语义表示

BCEmbedding

BCEmbedding是一款双语和跨语言嵌入模型，针对检索增强生成(RAG)任务进行优化。该模型包含EmbeddingModel和RerankerModel两个组件，分别用于语义向量生成和搜索结果优化。BCEmbedding在中英文语义表示和RAG评估中展现出优异性能，支持多语言和多领域应用。该项目提供了便捷的API接口，可直接集成到RAG系统中，已在实际产品中得到应用验证。

BioLORD-2023-M

该项目利用BioLORD预训练策略，提升临床句子与生物医学概念的语义表示。通过多关系知识图谱中的定义和描述，实现概念表示的语义化与层次匹配。模型在临床句子和生物医学概念的相似度上表现卓越，支持七种欧洲语言。

sbert-base-ja

sbert-base-ja是一个日语句向量模型，基于BERT架构开发。该模型利用colorfulscoop/bert-base-ja作为预训练基础，并通过日语SNLI数据集进行了微调。它能够将日语文本转化为向量形式，主要应用于句子相似度计算和文本分类等领域。模型采用SentenceTransformer结构，为开发者提供了便捷的API，有助于在多种自然语言处理任务中快速部署和应用。

rubert-base-cased-sentence

rubert-base-cased-sentence是一个为俄语开发的句子编码器。该模型基于RuBERT，经过SNLI俄语翻译数据集和XNLI开发集俄语部分的微调。它采用12层结构，768个隐藏单元，12个注意力头，总计180M参数。通过平均池化token嵌入生成句子表示，为俄语自然语言处理任务奠定了坚实基础。