#文本相似度

similarity是一个用Java编写的相似度计算工具包，适用于词语、短语、句子和段落的相似度计算及情感分析。其特点包括高效的词林编码法和余弦相似度算法，以及基于词向量模型的近义词推荐功能。该工具包架构清晰，模型惰性加载，词典明文发布，便于用户训练自定义语料，满足多种自然语言处理需求。

该工具包提供多种文本和图像相似度计算及语义匹配算法，支持高效处理亿级数据。主要功能包含文本相似度计算、文本搜索、图文匹配、图像搜索等多种算法。项目采用Python3开发，支持命令行操作，基于PyTorch和FastAPI等技术，可实现多语言环境下的高效向量表示及检索，开箱即用。

text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型，如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具，方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀，尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持，能够满足各种文本语义分析任务的需求。

这是一款针对英语和西班牙语优化的文本嵌入模型。在MTEB基准测试中表现优异，可高效处理文本分类、检索和聚类等任务。模型支持跨语言文本相似度计算，适用于双语内容处理场景。基于sentence-transformers框架开发，具备出色的文本特征提取能力。

instructor-xl是一个基于transformer架构和T5模型的文本嵌入工具，主要应用于句子相似性计算、信息检索和文本分类任务。该模型已完成多项基准测试评估，包括自然问题回答、文本分类和语义相似度分析等。模型当前主要支持英语文本处理，可用于构建各类自然语言处理应用。

该开源项目专注于生成法语句子相似度嵌入模型，并在mMARCO-fr数据集上取得优异的Recall@500和Recall@100结果。模型在各种法语基准测试中表现出色，适合用于分类、排序及STS任务。