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SimSIMD
SimSIMD是一个高性能向量相似度计算库,为机器学习和科学计算提供快速的距离和相似度计算。支持欧几里得、余弦等多种距离函数,可处理浮点和整型数据。通过SIMD优化,性能显著优于NumPy和SciPy。提供Python、Rust等语言绑定,并具有广泛的平台兼容性。
paraphrase-albert-base-v2
这是一个基于ALBERT架构的句子嵌入模型，可将文本映射至768维向量空间。该模型支持sentence-transformers和HuggingFace Transformers两种集成方式，适用于文本聚类、语义搜索等任务。通过平均池化处理，模型能高效生成文本向量表示，尤其适合需要计算句子相似度的应用场景。