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Splade_PP_en_v1

ONNX稀疏向量模型助力高性能文本检索

Splade_PP_en_v1是一个文本分类和相似度搜索模型的ONNX实现版本。模型基于FastEmbed框架运行,可将输入文本转换为稀疏向量表示,适用于文本检索和相似度计算。项目支持Python API接口调用,可进行批量文本处理,采用Apache-2.0开源许可证。

multi-qa-MiniLM-L6-dot-v1 - 多语言句子相似度模型,支持语义搜索
GithubHuggingfacemulti-qa-MiniLM-L6-dot-v1句子嵌入句子相似度开源项目模型自监督对比学习语义搜索
multi-qa-MiniLM-L6-dot-v1是一个专为语义搜索设计的句子嵌入模型,将文本转化为384维的密集向量。此模型训练于215M个问题和答案对,可处理多种数据来源。用户可通过sentence-transformers轻松加载模型进行查询和文档编码,从而计算点积相似度分数,实现相关性排序。除了基础功能外,该模型同样支持HuggingFace Transformers的复杂上下文嵌入处理,能有效提升语义搜索效率,适用于不超过512词片的文本。
paraphrase-MiniLM-L6-v2 - 句子嵌入模型实现语义搜索和文本聚类
GithubHuggingfacesentence-transformers嵌入向量开源项目模型特征提取自然语言处理语义相似度
paraphrase-MiniLM-L6-v2是基于sentence-transformers的句子嵌入模型,将文本映射到384维向量空间。该模型适用于文本聚类和语义搜索,支持sentence-transformers库和HuggingFace Transformers两种使用方式。模型在多项基准测试中表现出色,为自然语言处理任务提供了有效解决方案。
headless-vector-search - 无头向量搜索解决方案,提升文档检索效率
Edge FunctionsGitHub ActionsGithubHeadless Vector SearchOpenAISupabase开源项目
该项目提供了一种向量搜索功能,旨在提高文档站点的检索效率。作为无头软件,它可以轻松集成到现有网站中。项目通过初始化数据库中的架构,并借助GitHub Action将Markdown文档转换为向量存储。在Supabase和OpenAI技术的支持下,系统处理用户查询并生成类似ChatGPT的响应。配置简单,只需几步即可完成设置。目前已在Supabase官方文档站点得到应用。
Chinese-CLIP - 中文多模态嵌入和检索性能优化的领先方案
Chinese-CLIPGithub图文特征提取开源项目模型下载跨模态检索零样本图像分类
Chinese-CLIP项目,基于大规模中文图文对数据,专门针对中文领域的特点进行优化,提供高效的图文特征计算与相似度测算,实现零样本分类和跨模态检索。该项目改进了多个模型,包括ViT与ResNet结构,并在多个公开数据集上展示了显著的性能提升,为中文处理场景下的企业和研究者提供强大工具。
Solon-embeddings-large-0.1 - 法语嵌入模型Solon在多项自然语言处理任务中表现优异
GithubHuggingfaceMTEB信息检索开源项目文本相似度模型法语嵌入模型自然语言处理
Solon-embeddings-large-0.1是一个法语嵌入模型,在句子相似度、聚类、重排序、检索和分类等多项自然语言处理任务中表现出色。该模型可应用于文本分类、信息检索和语义相似度计算等领域,为法语自然语言处理提供了有力支持。
e5-small-unsupervised - 无监督预训练模型用于提升文本嵌入与句子相似度
E5-small-unsupervisedGithubHuggingface句子相似性句子转换器开源项目文本嵌入无监督学习模型
该无监督对比预训练模型通过弱监督方法进行预训练,无需人为标注,实现高效的句子相似度计算和信息检索。模型具备12层架构和384维嵌入空间,适用于MS-MARCO数据集等的查询与段落编码。输入文本需使用特定前缀(如“query:”与“passage:”)以求最佳效果。模型包含详细示例代码和训练细节,适用于BEIR和MTEB基准评价,支持英文文本,文本长度限制为512个标记。
amd-power-dialer-v1 - 少样本高效文本分类模型概览
GithubHuggingfaceSetFit句子转换器对比学习少样本学习开源项目文本分类模型
了解利用SetFit和Sentence Transformer进行少样本高效文本分类的方式,该模型微调Sentence Transformer并用其特征进行分类头训练。用户可通过简单安装与代码示例快捷进行推理,显著优化文本分类任务。
clip-flant5-xxl - 基于VQAScore论文的强大图像文本检索模型
CLIP-FlanT5-XXLFlan-T5GithubHuggingfaceVQAScore图像文本检索开源项目模型视觉语言生成模型
CLIP-FlanT5-XXL是一个基于google/flan-t5-xxl微调的图像文本检索模型,由Zhiqiu Lin等研究者开发。这个视觉语言生成模型专门针对VQAScore论文中的任务进行了优化。采用Apache-2.0许可证的CLIP-FlanT5-XXL能够高效处理图像和文本之间的关联。该模型在Hugging Face平台上提供了演示,技术细节可在GitHub仓库中查阅。
Solon-embeddings-base-0.1 - 开源法语句子相似度模型增强段落检索
GithubHuggingfaceOrdalieTechSolon-embeddings-base-0.1开源开源项目文本相似度模型法语嵌入模型
该开源项目专注于生成法语句子相似度嵌入模型,并在mMARCO-fr数据集上取得优异的Recall@500和Recall@100结果。模型在各种法语基准测试中表现出色,适合用于分类、排序及STS任务。
mxbai-embed-large-v1 - 多语言NLP嵌入模型在MTEB基准测试中展现卓越性能
GithubHuggingfaceMTEBtransformers分类开源项目检索模型聚类
mxbai-embed-large-v1是一个多语言嵌入模型,在MTEB基准测试中表现优异。该模型在文本分类、检索、聚类和语义相似度等NLP任务中取得了良好成绩。基于transformer技术,mxbai-embed-large-v1生成高质量文本表示,可应用于信息检索、问答系统和文本分析等领域。
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