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BERTopic

高效的Transformers主题建模，支持多种模式

BERTopic主题建模transformersc-TF-IDFPythonGithub开源项目

BERTopic是一种利用Transformers和c-TF-IDF进行主题建模的技术，能够生成易于解释的密集主题聚类，同时保留关键词描述。该项目支持多种主题建模方法，如有监督、半监督和无监督模式，具有模块化和高扩展性。丰富的可视化功能和多种表示方法进一步支持深入分析。BERTopic还兼容多种嵌入模型，并支持多语言处理，适应不同应用场景。

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介绍相关项目
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BERTGithub双向上下文句子困惑度开源项目概率计算语言模型
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colbertv2.0 - 基于BERT的大规模文本快速检索模型
ColBERTGithubHuggingface向量检索开源项目搜索模型模型深度学习自然语言处理
ColBERT v2是一个开源的文本检索模型，基于BERT架构，采用细粒度上下文后期交互技术。它能在毫秒级内对大规模文本集合进行快速准确的搜索，同时保持高质量检索结果。该模型支持索引构建、检索搜索和模型训练等功能，并提供预训练模型和Python API。ColBERT v2在GitHub上持续更新，适用于需要高效文本检索的应用场景。
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探讨使用transformers库的NLP模型，通过环境影响分析及初学者指南，了解其应用潜力及可能的偏见与限制。
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bert-mini是一种轻量级BERT预训练模型，由Google BERT仓库的TensorFlow检查点转换而来。作为较小的BERT变体之一，它采用4层256隐藏单元的结构，旨在平衡性能和模型大小。bert-mini专为下游自然语言处理任务的微调而设计，为研究人员和开发者提供了一个高效、易部署的解决方案，适用于资源受限的场景。
bert-large-nli-mean-tokens - 句子相似性嵌入与聚类应用
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该模型为sentence-transformers的一部分，能够将句子和段落转化为1024维的密集向量空间，用于聚类和语义搜索。虽然该模型已被标记为弃用且句子嵌入质量较低，推荐选择其他更优质的模型。适用的工具可以通过pip安装，并提供Python实现的代码示例。尽管如此，该模型仍作为一种句子嵌入学习方法的参考，对自然语言处理技术爱好者具有借鉴意义。
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详细注释的Transformer实现，涵盖从头创建Transformer系列，包括注意力机制和整体Transformer的实现。提供双向注意力、因果注意力及因果交叉注意力的实现，以及GPT-2和BERT模型的单文件实现，兼容torch.compile(..., fullgraph=True)以提高性能。
xlm-r-bert-base-nli-stsb-mean-tokens - XLM-RoBERTa句子嵌入模型支持多语言语义相似度和文本聚类
GithubHuggingfacesentence-transformers句子嵌入开源项目模型特征提取自然语言处理语义相似度
这是一个基于XLM-RoBERTa的句子嵌入模型,将句子和段落映射到768维密集向量空间。支持多语言,适用于语义搜索和文本聚类等任务。可通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库轻松使用。需注意,该模型已被弃用,建议使用更新的句子嵌入模型以获得更好性能。
NLP-Tutorials - 从搜索引擎到预训练模型的全面教程
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NLP教程全面介绍多种自然语言处理模型，涉及搜索引擎技术、词汇及句子理解，并深入探讨seq2seq、Transformer、BERT和GPT等先进模型，包括实用的代码示例和理论分析。
tomotopy - 最优性能的Python主题模型库
GithubLDA模型Python扩展SIMD指令集tomotopy主题建模开源项目
该库支持多种主题模型，利用现代CPU的向量化技术提升速度，提供直观的交互视图和高性能并行算法。可轻松通过pip安装，兼容Windows、macOS和Linux，适用于大规模文本数据处理。
stsb-bert-base - 基于BERT的文本向量化和语义相似度分析工具
BERTGithubHuggingfacesentence-transformers句向量开源项目模型自然语言处理语义相似度
stsb-bert-base是一个已弃用的句子转换模型，基于BERT架构可将文本转化为768维向量表示。模型通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers库提供支持，适用于文本聚类和语义搜索。尽管不再推荐使用，但其架构设计和实现方法对理解文本向量化技术具有重要参考意义。
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