#SimCSE

SimCSE项目提供一个简单的句子嵌入对比学习框架，支持有标签和无标签数据。无监督模型使用标准dropout通过输入句子预测自身，有监督模型利用NLI数据集的注释对进行对比学习。用户可以轻松安装并使用SimCSE进行句子嵌入、相似性计算和句子检索。该项目支持HuggingFace集成和faiss相似性搜索库，并提供全面的模型评估和训练脚本。详细信息和代码请参阅SimCSE仓库。

KoSimCSE-roberta-multitask是一款开源的韩语句子嵌入模型，主要用于计算句子间的语义相似度。在语义文本相似性测试中，该模型的平均得分达到85.77。项目提供预训练模型和推理代码，方便用户进行句子嵌入和相似度计算。同时，它还为个人训练模型提供环境支持，适用于各种自然语言处理和语义分析任务。

Princeton NLP小组开发的SimCSE模型采用BERT架构和无监督对比学习方法，通过英文维基百科数据训练而成。该模型能够有效提取文本特征，在保持语义对齐的同时优化了向量分布，主要应用于句子相似度计算和自然语言处理任务。

本项目利用无监督SimCSE方法对BERT大型语言模型进行微调，重点在于日文数据集的应用。通过cl-tohoku/bert-base-japanese-v3模型和来自jawiki的句子数据集进行训练，旨在提高语言理解与相似度计算的能力。项目附带丰富的使用案例，例如通过Colab笔记本进行的训练与推论，帮助研究者与开发者了解模型的实际应用。这一无监督方法为自然语言处理任务提供了创新方案，尤其适合有特定语言需求的专业项目。

该项目开发了一个越南语句向量生成模型，通过有监督和无监督学习方法进行训练。模型整合了SimCSE和PhoBERT技术，能够准确理解和表示越南语句的语义信息。开发者可以通过sentence-transformers或transformers库快速集成使用，支持文本分词和向量编码等核心功能。模型规模达到1.35亿参数。