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sbert-base-cased-pl

波兰语言语义相似度高效模型

sbert-base-cased-pl是SentenceBERT的改进版,利用siamese与triplet网络结构生成语义嵌入,以余弦相似度进行判断。该模型基于波兰语HerBERT,专注于语义文本相似性优化,训练数据来源于Wikipedia,并通过字节对编码进行分词,准确率达82.31%。适用于波兰语相关环境与分词器场景。

bert-base-nli-stsb-mean-tokens - 句子嵌入与语义搜索的基础模型
BERT模型GithubHuggingfacesentence-transformers变形金刚句子嵌入句子相似性开源项目模型
此模型能将句子和段落映射为768维向量,适用于分类和语义搜索。但由于其生成的嵌入质量不佳,已被弃用。建议使用最新的模型以提升效果。通过安装sentence-transformers库或使用HuggingFace Transformers,都能实现向量转换功能。
gbert-large-paraphrase-cosine - GBERT-Large模型优化德语少样本文本分类
BERTGithubHuggingfaceSetFit句子相似度开源项目德语模型模型自然语言处理
gbert-large-paraphrase-cosine是一个基于deepset/gbert-large的德语句子转换模型,能将文本映射至1024维向量空间。该模型与SetFit配合使用,显著提升德语少样本文本分类效果。模型采用MultipleNegativesRankingLoss和余弦相似度作为损失函数,在精选的deutsche-telekom/ger-backtrans-paraphrase数据集上训练。评估显示,其在德语少样本场景中的表现优于多语言模型和Electra模型,为德语自然语言处理任务提供了有力工具。
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
ag-nli-DeTS-sentence-similarity-v3-light - 多语言句子相似性评分模型
Cross-EncoderGithubHuggingfacesentence similaritytransformers句子相似性开源项目模型预训练模型
本模型通过多语言NLI数据集训练,利用跨编码器评估句子间的语义相似度。支持使用Python库SentenceTransformers调用,适用于英语、德语、法语、西班牙语、意大利语等多种语言。
vietnamese-bi-encoder - 越南语句子相似度模型PhoBERT的应用与语义搜索支持
GithubHuggingfacePhoBERTsentence-transformers句子相似度开源项目模型模型训练语义搜索
项目依托sentence-transformers框架及PhoBERT-base-v2模型,旨在优化越南语句子相似度与聚类任务。通过结合MS Macro、SQuAD v2及Zalo 2021数据集进行训练,其在语义搜索和法律文本检索表现上有所提升。支持用户通过安装sentence-transformers库及HuggingFace的API和Widget多种方式轻松上手。
bert-base-multilingual-uncased-sentiment - BERT多语言产品评论情感预测模型
GithubHuggingfacebert-base-multilingual-uncased产品评论准确率多语言模型开源项目情感分析模型
bert-base-multilingual-uncased-sentiment是一个基于BERT的多语言情感分析模型,支持英、荷、德、法、西、意六种语言的产品评论分析。模型通过1至5星评级预测评论情感,在大规模多语言产品评论数据集上训练。测试结果显示,模型在各语言上均达到较高的准确率,特别是在'差一星'的宽松评估标准下,准确率普遍超过93%。该模型可直接应用于目标语言的产品评论情感分析,也可作为相关任务的预训练模型进行进一步微调。
roberta-base-nli-stsb-mean-tokens - RoBERTa句子嵌入模型实现语义搜索与文本聚类
GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入开源项目模型特征提取自然语言处理语义相似度
roberta-base-nli-stsb-mean-tokens是一个基于RoBERTa的句子嵌入模型,可将文本映射至768维向量空间。该模型适用于语义搜索和文本聚类等任务,支持通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库调用。虽然已被更新模型取代,但它仍展示了句子嵌入技术的核心原理和应用场景。
PatentSBERTa - 基于SBERT的专利文本相似度与分类深度学习模型
GithubHuggingfacePatentSBERTa专利分类句子转换器开源项目模型自然语言处理语义搜索
PatentSBERTa是一个基于sentence-transformers的深度学习模型,用于专利文本分析和分类。模型将专利文本映射为768维向量,实现专利文档的语义搜索和聚类分析。通过SBERT技术计算专利间相似度,支持sentence-transformers和HuggingFace Transformers两种框架调用。
KoSimCSE-roberta-multitask - 韩语句子嵌入模型实现高效语义相似度计算
GithubHuggingfaceRoBERTaSimCSE开源项目模型语义相似度韩语句子嵌入预训练模型
KoSimCSE-roberta-multitask是一款开源的韩语句子嵌入模型,主要用于计算句子间的语义相似度。在语义文本相似性测试中,该模型的平均得分达到85.77。项目提供预训练模型和推理代码,方便用户进行句子嵌入和相似度计算。同时,它还为个人训练模型提供环境支持,适用于各种自然语言处理和语义分析任务。
stsb-distilroberta-base-v2 - 基于DistilRoBERTa的文本向量化与语义搜索模型
GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入开源项目模型特征提取自然语言处理语义相似度
基于DistilRoBERTa架构的预训练语言模型,将文本转换为768维向量表示。模型整合sentence-transformers框架,支持句子相似度计算、文本聚类和语义搜索功能。通过平均池化策略优化文本嵌入处理,在保证性能的同时降低资源消耗,适用于大规模文本向量化场景。
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