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dunzhang-stella_en_400M_v5

基于MTEB的英文语义匹配模型支持分类检索与聚类功能

Stella_en_400M_v5是一个基于MTEB基准的英文语义匹配模型。在亚马逊商品评论分类任务中准确率达97.19%,同时支持文本分类、语义相似度计算、信息检索和文本聚类等应用场景。该模型在ArguAna检索任务中MAP@10达到56.21%,在ArxivClustering聚类任务中V-measure达到55.15%

stella_en_1.5B_v5 - 先进的英语语义相似度和文本分类模型
GithubHuggingfaceMTEB信息检索句子相似度开源项目文本分类模型聚类
stella_en_1.5B_v5是一个专注于英语的语义相似度模型,在多项自然语言处理任务中表现出色。该模型在文本分类、信息检索、文本聚类和语义相似度评估等领域展现了优秀性能,特别是在亚马逊评论分类和问答检索任务中取得了显著成果。模型在多个标准数据集上的稳定表现,使其成为处理复杂英语语言任务的有力工具。
stella_en_400M_v5 - 性能卓越的英语句子相似度计算模型
GithubHuggingfaceMTEB句子相似度开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理
stella_en_400M_v5是一个针对英语句子相似度任务优化的模型。在MTEB多项基准测试中,该模型在分类、检索、聚类和语义文本相似度等任务上均有出色表现。模型在亚马逊评论分类和问答检索等实际场景中展示了优异性能,为自然语言处理应用提供了可靠的语义理解基础。
stella-large-zh-v2 - stella-large-zh-v2模型在多任务中的综合表现
GithubHuggingfacestella-large-zh-v2亚马逊评论分类句子相似性开源项目模型模型评估特征提取
本项目借助多个MTEB数据集,对模型在句子相似度、分类及检索任务中的表现进行了全面评估。通过cos_sim_pearson、cos_sim_spearman等多项指标,展示了该模型在中文文本相似度和分类任务中的高效能力,尤其体现在MTEB BQ和MTEB CovidRetrieval数据集上。测试结果表明,该模型可在多种任务和数据集上灵活应用,适用于高精度文本相似性测量和分类的应用场景。
stella-large-zh-v3-1792d - 多领域文本相似性与分类模型
GithubHuggingfacesentence-similarity任务度量开源项目数据集模型
stella-large-zh-v3-1792d项目专注于文本相似性与分类问题,结合多种评估任务和数据集,如STS、分类、聚类、重排序、检索等,展现了其在中文自然语言处理中的强大能力。在MTEB评测集的不同任务下,该模型表现良好。在相似度评估中,Pearson和Spearman相关系数较高,而在分类任务中,模型的准确率和F1值均有提升。同时,在搜索和重排序任务中,其平均精度和召回率也表现不俗,使其成为适用于多种语言处理场景的工具。
stella-base-en-v2 - 多任务英语文本嵌入模型用于自然语言处理
GithubHuggingfacesentence-transformers信息检索句子相似度开源项目文本分类模型特征提取
stella-base-en-v2是一个英语文本嵌入模型,在MTEB基准测试的多个自然语言处理任务中展现出优异性能。这些任务包括文本分类、检索、聚类和语义相似度等。该模型适用于信息检索、问答系统和文本分析等多种应用场景。其特点是在多样化任务中保持较高准确率,提供了一个多功能的文本处理解决方案。
stella - 支持长文本的通用中文文本编码模型
C-MTEBGithubstella模型中文文本编码向量嵌入开源项目长文本处理
stella是一个通用中文文本编码模型,提供base和large两个版本,支持1024长度输入。模型采用多样化训练数据和先进方法,包括对比学习、难负例处理和EWC技术。在C-MTEB基准测试中表现优异,特别是长文本编码能力突出。适用于文本分类、聚类和检索等多种自然语言处理任务。
e5-base-4k - 提供多任务能力的语义分析模型
ClassificationClusteringGithubHuggingfaceMTEBRetrieval开源项目模型评价指标
e5-base-4k是一款支持多语言分类、检索和聚类的模型。其在MTEB亚马逊极性分类中表现出高准确率和F1得分,并在语义相似性分析方面具有较强性能。模型使用多种数据集,例如AmazonCounterfactualClassification和AmazonReviewsClassification,以优化不同的任务。作为一款获得MIT许可的工具,它以其广泛的应用场景成为文本处理领域的重要组成部分。
e5-large - 句子嵌入模型应用于文本分类与检索,提升准确率
GithubHuggingfaceMTEBSentence Transformerssentence-similarity分类开源项目检索模型
项目利用Sentence Transformers技术,提升自然语言处理任务中的句子嵌入效率,涵盖分类、检索、聚类及重排序等。该模型在多数据集上优异,尤其是在Amazon极性分类的准确率达90.05%。通过优化句子相似性,增强了在BIOSSES等任务中的相关性得分,是语义搜索和信息检索的理想之选,支持多语言文本分析。
gte-large-en-v1.5 - 英语语义相似度模型用于文本分类和检索
GithubHuggingfacegte-large-en-v1.5分类开源项目情感分析检索模型聚类
gte-large-en-v1.5是一个英语语义相似度模型,在MTEB基准测试中表现优异。该模型在文本分类、检索和聚类等任务上成绩突出,尤其适用于亚马逊评论分类和问答检索等场景。基于Sentence-Transformers框架开发,gte-large-en-v1.5可应用于多种自然语言处理任务,为文本表示提供了有力支持。
multilingual-e5-large-pooled - 多语言支持的句子相似性与特征提取模型
GithubHuggingfaceMTEBmultilingual-e5-large分类句子相似度开源项目模型特征提取
此项目基于多语言处理,融合Sentence Transformers技术,专注于句子相似性与特征提取。支持多语言,适用于分类、重排序、文本聚类等多种场景。模型在各种任务中表现优异,如MTEB AmazonCounterfactualClassification和MTEB BUCC中的分类与双语文本挖掘,表现出色。采用MIT许可证,具有高度使用灵活性。
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