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all-MiniLM-L6-v2-onnx

高效文本嵌入和相似度搜索的ONNX解决方案

all-MiniLM-L6-v2模型的ONNX版本是一个用于文本分类和相似度搜索的工具。该模型与Qdrant兼容,支持IDF修饰符,并可通过FastEmbed库进行推理。它能生成文本嵌入向量,适用于多种自然语言处理任务,尤其在需要进行文本相似度比较的场景中表现优异。使用该模型可以简化文本处理流程,提高相关应用的效率。

multilingual-MiniLMv2-L6-mnli-xnli - 轻量级多语言自然语言推理与分类模型
GithubHuggingfaceMiniLMv2多语言翻译开源项目机器学习模型自然语言推理零样本分类
MiniLMv2是一款支持100多种语言的自然语言推理模型,采用知识蒸馏技术从XLM-RoBERTa-large模型优化而来。经过XNLI和MNLI数据集的微调训练,该模型在XNLI测试集达到71.3%的平均准确率。相比原始模型,具备更低的资源消耗和更快的运行速度,适合跨语言迁移学习应用。
Splade_PP_en_v1 - ONNX稀疏向量模型助力高性能文本检索
GithubHuggingfaceONNXSplade开源项目文本分类模型相似度搜索稀疏向量编码
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。
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-Meta-Llama-3-8B-Instruct-mntp-supervised - LLM2Vec-Meta-Llama-3-8B模型——文本嵌入与语义相似度的高效工具
GithubHuggingfaceLLM2Vec-Meta-Llama-3-supervised分类句子相似度开源项目文本检索模型特征提取
LLM2Vec-Meta-Llama-3-8B-Instruct-mntp项目提供了创新的文本嵌入技术,支持文本分类、信息检索、重排序和聚类等多种任务。通过其监督模型,有效提升精度和召回率,如在Amazon反事实分类任务中准确率达79.94%,在ArguAna数据集的检索任务中各项指标优异。此项目在多种自然语言处理中展现出显著应用潜力,是评价文本语义相似度的关键工具。
ms-marco-MiniLM-L-6-v2 - 高性能跨编码器模型用于信息检索和文本排序
Cross-EncoderGithubHuggingfaceMS Marco信息检索开源项目模型模型性能自然语言处理
ms-marco-MiniLM-L-6-v2是一款针对MS Marco段落排序任务开发的跨编码器模型。该模型在信息检索领域表现卓越,能够高效编码和排序查询与文本段落。在TREC Deep Learning 2019和MS Marco Passage Reranking数据集评测中,模型展现出优异性能,NDCG@10和MRR@10分别达到74.30和39.01。ms-marco-MiniLM-L-6-v2兼顾效率与准确性,每秒可处理1800个文档,为信息检索应用提供了实用解决方案。
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。
all-mpnet-base-v2 - 大规模训练的句子嵌入模型用于语义搜索和文本相似度
GithubHuggingfacesentence-transformers向量空间开源项目机器学习模型自然语言处理语义嵌入
all-mpnet-base-v2是一个在超过10亿句子对数据集上训练的句子嵌入模型。它能将文本映射到768维向量空间,适用于语义搜索、聚类和相似度计算等任务。该模型采用对比学习方法捕捉语义信息,可通过sentence-transformers库轻松使用。它为各种NLP应用提供了高质量的文本表示能力,是一个强大的通用sentence embedding工具。
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。
e5-small - 高效轻量的句子相似度计算模型
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers开源项目性能评估数据集机器学习模型
e5-small是一个轻量级神经网络模型,专注于句子相似度计算。该模型在文本分类、检索和聚类等多项基准测试中表现优异。支持多语言处理,适用于需要高效文本嵌入的场景。其轻量设计在保持性能的同时减少计算资源消耗,适合各类文本相似度应用。
GIST-small-Embedding-v0 - 轻量级嵌入模型实现高效句子相似度和语义搜索
GithubHuggingfacesentence-transformers分类任务开源项目检索任务模型聚类任务语义相似度
GIST-small-Embedding-v0是一款针对句子相似度和语义搜索优化的小型嵌入模型。该模型在MTEB多项基准测试中展现出优异性能,涵盖分类、检索、聚类和语义文本相似度等任务。其特点是在保持模型轻量化的同时,提供高效准确的文本嵌入能力,适用于需要快速处理的各类应用场景。
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