bge-base-en

英语文本嵌入模型在多任务基准测试中展现优异性能

模型排序任务聚类任务分类任务 Github MTEB 检索任务 Huggingface 开源项目

bge-base-en是一个英语文本嵌入模型，在MTEB多任务评估基准中表现优异。该模型在分类、检索、聚类等多种自然语言处理任务中均取得良好结果，尤其在问答和语义相似度任务上表现突出。作为一个多功能的文本表示工具，bge-base-en可应用于多种自然语言处理场景。

bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力

BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练

BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型，旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练，使其能学习句子的双向表示，适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练，BERT在各类任务中展现出卓越表现，但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。

bge-small-en-v1.5 - BGE-Small-EN-v1.5模型为Infinity项目提供高效嵌入式推理

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BGE-Small-EN-v1.5是Infinity项目的默认嵌入式模型，支持GPU和CPU推理。通过pip安装后，用户可使用Python API或命令行界面生成句子嵌入向量。该开源模型适用于句子相似度计算等任务，为文本嵌入提供了高效且灵活的解决方案。

GIST-Embedding-v0 - 高性能句子嵌入模型支持多种自然语言处理任务

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GIST-Embedding-v0是一个句子嵌入模型，适用于多种自然语言处理任务。该模型在MTEB基准测试中展现出良好性能，特别是在英语文本处理方面。它支持分类、检索和聚类等应用，为开发者提供了一个灵活的文本表示解决方案。

gte-multilingual-reranker-base - 高效多语言文本重排模型，提升信息检索性能

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gte-multilingual-reranker-base是GTE系列中的多语言文本重排模型，适用于多语言信息检索。其采用编码器架构，在推理速度和硬件需求上均有显著优势，支持超70种语言及处理长达8192词元的文本。另有商业API版本可通过阿里云获得，实验结果获得优秀评价，详见相关论文。

Dmeta-embedding-zh - 提供多任务处理的句子相似度与特征提取模型

Dmeta-embeddingGithubHuggingface分类句子相似度开源项目模型特征提取重排序

此开源项目专注于实现多语言特征提取与文本分类的多任务模型，适用于多种MTEB数据集场景。模型实现句子相似度的有效评估，并在分类、聚类、再排序和检索任务中展现出良好的性能。采用多种数学计算方法，如余弦相似度、曼哈顿距离、欧氏距离等，确保结果的精确性与适应性。项目支持中英文文本处理，适用于学术研究及商业应用中的多种场景。

bert-base-uncased - BERT基础版无大小写区分的预训练英语语言模型

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BERT-base-uncased是一个在大规模英语语料上预训练的基础语言模型。该模型不区分大小写，通过掩码语言建模和下一句预测两个目标进行训练，学习了英语的双向语义表示。它可以为序列分类、标记分类、问答等下游任务提供良好的基础，适合进一步微调以适应特定应用场景。

bge-m3-zeroshot-v2.0 - BGE-M3基于零样本学习的多语言文本分类模型

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bge-m3-zeroshot-v2.0模型基于BAAI/bge-m3-retromae开发，是一款高效的零样本文本分类器。该模型支持多语言处理，可接受长达8192个tokens的输入。通过自然语言推理训练，无需微调即可执行各类分类任务。模型分为商业友好版(-c)和学术研究版，在28个分类任务中表现优异。适用于需要灵活文本分类解决方案的场景，支持GPU和CPU部署。

bce-reranker-base_v1 - 改进多语言文本排序的跨语种嵌入模型

BCEmbeddingGithubHuggingfaceRAG优化开源项目模型语义表征跨语种重排序模型

BCEmbedding 提供双语和跨语种文本排序功能，适合多领域应用，如教育、法律、金融等领域。其 RerankerModel 通过相关性分数评价，提高搜索结果的质量，支持中文、英文、日文和韩文，深入捕获查询与文本之间的语义关系，是 Youdao 产品中的核心技术。

gte-large-zh - 中文语义相似度与检索的卓越表现模型

GithubHuggingfaceMTEBgte-large-zhsentence-transformers开源项目模型自然语言处理语义相似度

gte-large-zh模型在MTEB中文基准测试中表现突出，涵盖句子相似度、文本分类、聚类、重排序和检索等多个任务。该模型在CMNLI和JDReview等数据集上的准确率超过80%，为中文自然语言处理应用提供了稳定的语义理解基础。

LaBSE - 基于BERT的多语言句子编码引擎助力跨语言语义检索

BERTGithubHuggingfaceLaBSE句子嵌入多语言开源项目模型自然语言处理

作为Google开源的多语言句子编码模型，LaBSE整合掩码语言建模与翻译语言建模技术，实现109种语言的高效句子嵌入。经CommonCrawl和维基百科数据集训练，可用于跨语言语义相似度计算和双语文本检索，并支持完整Python接口调用

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