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基于Transformer架构的法英双语文本向量模型

bilingual-embedding-large是一个基于Transformer的法英双语句向量模型,支持聚类、重排序和检索等文本相似度任务。模型通过MTEB基准测试验证,在跨语言文本语义理解方面展现了稳定性能。该模型主要应用于法语和英语文本的语义分析与对比场景。

bert-large-cased - 大规模双向Transformer预训练英语语言模型
BERTGithubHuggingface开源项目文本分类模型深度学习自然语言处理预训练模型
bert-large-cased是一个在大规模英语语料库上预训练的Transformer模型,采用掩码语言建模和下一句预测任务。模型包含24层、1024隐藏维度、16个注意力头和3.36亿参数,适用于序列分类、标记分类和问答等下游NLP任务。在SQuAD和MultiNLI等基准测试中表现优异。
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。
NoInstruct-small-Embedding-v0 - 小型嵌入模型在MTEB基准测试中展现卓越性能
GithubHuggingfacesentence-transformers信息检索嵌入模型开源项目文本分类模型相似度计算
NoInstruct-small-Embedding-v0是一个小型嵌入模型,在MTEB基准测试中展现出优秀性能。该模型在文本相似度、分类和检索任务上表现突出,特别是在亚马逊评论分类中。基于sentence-transformers库开发,支持特征提取、句子相似度计算等多种NLP任务。在多个数据集上的出色表现体现了其在实际应用中的潜力。
LLM2Vec-Mistral-7B-Instruct-v2-mntp - 将大型语言模型转变为高效文本编码器的简单方法
GithubHuggingfaceLLM2Vec开源项目文本编码模型深度学习自然语言处理语义相似度
LLM2Vec-Mistral-7B-Instruct-v2-mntp项目提供了一种将解码器型大语言模型转换为文本编码器的方法。该方法包括启用双向注意力、掩码下一个词预测和无监督对比学习三个步骤。经过转换的模型可生成高质量文本嵌入,适用于信息检索、文本分类和语义相似度等自然语言处理任务,并可通过微调进一步提升性能。
m3e-base - 中英双语文本嵌入模型,支持多种自然语言处理任务
GithubHuggingfaceM3Esentence-transformers开源项目微调文本嵌入文本相似度模型
M3E是一个开源的文本嵌入模型,在2200万+中文句对数据集上训练。该模型支持中英双语的文本相似度计算和检索,适用于文本分类、检索等多种自然语言处理任务。M3E在MTEB-zh基准测试中表现优异,多项指标超越了OpenAI的同类模型。它易于使用和微调,完全兼容sentence-transformers生态系统。
bge-large-en-v1.5 - Transformers.js适配的ONNX模型及其应用简介
GithubHuggingfaceONNXTransformers.js余弦相似度句子嵌入开源项目模型特征提取
该开源项目使用ONNX权重,以在Transformers.js环境下实现模型兼容。通过特征提取管道,用户能够高效计算句子嵌入,实现文本语义分析与快速检索,提升JavaScript环境下的文本处理效率。
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
flaubert_base_uncased - 法语语言模型FlauBERT与FLUE测试集
FLUEFlauBERTGithubHuggingfaceNLP系统开源项目无监督语言模型模型法语
FlauBERT是一种专为法语自然语言处理设计的模型,通过法国国家科学研究中心的Jean Zay超级计算机在大型法语语料库上进行训练,支持多种模型尺寸,以适应不同需求。其配套的FLUE评测方案类似于GLUE基准,促进了法语NLP系统的共享与发展,并支持未来的实验重复性。用户可通过Hugging Face的Transformers库便捷使用FlauBERT,为法语NLP领域提供了有力支持。
jina-embeddings-v2-base-zh - 基于Transformer的中文文本向量模型,适用于语义检索和相似度计算
GithubHuggingfacefeature-extractionsentence-transformers句子相似度开源项目模型模型评估自然语言处理
基于Transformer架构的中文文本向量模型,支持句子相似度计算、文本分类、检索和重排序功能。在MTEB中文基准测试中完成了医疗问答、电商等领域的评估,支持中英双语处理,采用Apache-2.0开源许可证。
nli-distilroberta-base-v2 - sentence-transformers模型实现句子向量化和语义分析
GithubHuggingfaceRoBERTasentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索
nli-distilroberta-base-v2是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型,将文本映射到768维向量空间。该模型适用于聚类、语义搜索等任务,使用简单且效果出色。它支持通过几行代码生成句子嵌入,为自然语言处理提供了有力工具。
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