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sentence-bert-swedish-cased

瑞典句子变换模型,多语言句子嵌入优化

该项目利用知识蒸馏技术,使单语言瑞典语与英语句子嵌入具备多语言能力,适用于聚类、语义搜索等任务。最新的v2.0版本在更强教师模型指导下训练,支持处理更长段落,并在SweParaphrase和SweFAQ等测试集中表现出色。

bge-en-icl - 先进的多语言自然语言处理模型
GithubHuggingfacesentence-transformers分类句子相似度开源项目检索模型特征提取
bge-en-icl是一个开源的句子嵌入模型,在MTEB基准测试的多项自然语言处理任务中表现出色。该模型支持多语言处理,适用于句子相似度计算、文本分类和信息检索等应用场景。在AmazonPolarity分类任务中,bge-en-icl达到了96.98%的准确率;在FEVER检索任务中,准确率达到92.83%。此外,该模型在其他任务如ArguAna检索和Banking77分类中也取得了优异成绩。bge-en-icl为研究人员和开发者提供了一个强大的工具,用于处理和分析各种文本数据。
all-MiniLM-L6-v2-similarity-es - 西班牙语句子相似性与聚类分析的高效模型
GithubHuggingfaceRobertasentence-transformers句子相似性嵌入模型开源项目模型相似句子数据集
该微调模型专注于西班牙语句子相似性任务,使用sentence-transformers框架,将语句转换为768维向量,支持语义搜索和聚类。便捷安装:通过pip获取sentence-transformers或使用HuggingFace Transformers进行高级处理。训练于西班牙语相似句子数据集,取得了80.1%的斯皮尔曼相关性。
bert-base-nli-stsb-mean-tokens - 句子嵌入与语义搜索的基础模型
BERT模型GithubHuggingfacesentence-transformers变形金刚句子嵌入句子相似性开源项目模型
此模型能将句子和段落映射为768维向量,适用于分类和语义搜索。但由于其生成的嵌入质量不佳,已被弃用。建议使用最新的模型以提升效果。通过安装sentence-transformers库或使用HuggingFace Transformers,都能实现向量转换功能。
MiniLM-L6-Keyword-Extraction - 高效句子嵌入模型,用于语义搜索与信息聚类
GithubHuggingFaceHuggingfacesentence-transformers句子相似性对比学习开源项目模型语义搜索
此项目通过自监督对比学习,训练出可将句子和段落转化为384维向量的模型,适用于语义搜索、信息检索和句子相似度任务。模型基于1B句子对数据集微调,利用TPU v3-8进行训练,并在Hugging Face社区活动期间开发。用户可使用sentence-transformers或HuggingFace Transformers实现多种自然语言处理应用。
Semantic-Textual-Relatedness-Spanish - 基于Sentence-Transformers的西班牙语语义关联分析模型
GithubHuggingfaceSemEvalsentence-transformers开源项目文本相关性模型语义相似度语言模型
基于sentence-transformers框架开发的西班牙语语义关联分析模型,可将文本映射至256维向量空间,实现文本聚类和语义搜索功能。模型采用Transformer架构与CosineSimilarity损失函数,在SemEval-2024评测中获得0.677的Spearman相关系数。
distiluse-base-multilingual-cased - 多语言句子嵌入模型支持语义搜索和文本相似度分析
GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度向量嵌入多语言模型开源项目模型语义搜索
distiluse-base-multilingual-cased是基于sentence-transformers的多语言句子嵌入模型,将句子和段落映射至512维向量空间。该模型支持多语言处理,适用于聚类、语义搜索和跨语言文本相似度分析。它提供高质量的句子嵌入,并可通过简洁的Python代码实现句子编码,为自然语言处理任务提供有力支持。
cross-en-de-roberta-sentence-transformer - RoBERTa跨语言句向量模型实现德英文本语义匹配
GithubHuggingfaceRoBERTaSentence Transformers句子嵌入开源项目模型语义相似度跨语言模型
cross-en-de-roberta-sentence-transformer是一个基于RoBERTa的跨语言句向量模型,专门针对德语和英语文本进行优化。该模型通过多语言微调和语言交叉训练,在语义相似度计算、语义搜索和释义挖掘等任务中表现优异。它不仅在德语和英语单语环境下表现出色,在跨语言场景中也展现了卓越性能,为双语自然语言处理应用提供了有力支持。
stsb-bert-tiny-onnx - 基于BERT的轻量级文本向量化模型
GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目文本嵌入模型模型训练自然语言处理语义相似度
这是一个轻量级的文本向量化模型,基于sentence-transformers框架开发。模型可将文本转换为128维向量表示,主要应用于文本聚类和语义搜索。支持通过sentence-transformers和HuggingFace两种方式调用,提供完整的模型评估数据。
bge-m3-korean - 多语言句子相似度与文本分析模型
GithubHuggingfaceSentence Transformer向量空间多语言开源项目模型特征提取语义相似性
该模型基于BAAI/bge-m3,通过KorSTS和KorNLI进行微调,支持多语言语义相似性分析与文本分类等任务,利用Sentence Transformer将句子和段落映射为1024维稠密向量,适用于多种文本嵌入应用。
German_Semantic_STS_V2 - 德语语义相似度计算模型 实现文本搜索与聚类
BERTGithubHuggingfacesentence-transformers开源项目德语模型模型自然语言处理语义相似度
这是一个专注于德语文本处理的语义模型,能够准确计算文本间的语义相似度。模型在德语基准测试中表现出色,相似度评分达到0.86,优于现有主流方案。主要应用于智能文本搜索、文档聚类等场景,并提供简单的集成方式。
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