cloudy-large-zh

支持多任务评估的高级句子相似性和特征提取模型

Huggingface 排序重排开源项目模型 Github 数据集 sentence-transformers 句子相似性检索

cloudy-large-zh项目专注于句子相似性和特征提取，利用MTEB数据集进行广泛的任务评估。在中医问答、电子商务和视频检索等领域表现优异，特别是在MTEB CMedQAv2重新排序任务中获得89.47的MRR分数。采用先进算法提高检索性能，确保各领域内容的准确排序和高效检索。

Huggingface

介绍相关项目

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。

bge-large-en - 英文句子嵌入模型在多种NLP任务中展现优异性能

GithubHuggingfacemteb向量检索开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理

bge-large-en是一款英文句子嵌入模型，在MTEB基准测试中表现出色。该模型在文本分类、检索、聚类等多项自然语言处理任务中获得优异结果，尤其在亚马逊极性分类和Banking77分类等任务上表现突出。这个模型在MTEB基准测试的多个子任务中展现了优秀性能，包括亚马逊评论分类、问答检索、文本聚类等。值得注意的是，在亚马逊极性分类任务中，bge-large-en达到了91.94%的准确率，在Banking77分类任务中也取得了88%的准确率。这些结果表明该模型在多种文本处理场景中具有广泛的应用潜力。

msmarco-MiniLM-L-6-v3 - 基于BERT的句子编码模型实现文本语义向量化和相似度计算

GithubHuggingfacesentence-transformers嵌入模型开源项目模型深度学习自然语言处理语义向量

msmarco-MiniLM-L-6-v3是一个基于sentence-transformers的句子编码模型，将文本映射至384维向量空间。模型基于BERT架构，支持文本相似度计算和聚类分析，可通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers框架调用。

albert-xxlarge-v2 - 基于大规模预训练的模型，提升英语语言任务表现

ALBERTGithubHuggingface句子顺序预测开源项目掩码语言模型模型自监督学习预训练模型

该模型使用遮蔽语言建模和句子排序任务在大规模英语语料库上进行预训练，擅长捕捉句子双向语义。通过层共享设计，降低内存消耗，具备12个重复层、128个嵌入和4096个隐藏维度。适合句子分类、标记分类和问答等任务的微调，表现优异。

gte-tiny - 轻量级句向量模型实现文本相似度检索和语义匹配

GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度开源项目机器学习模型特征提取自然语言处理

gte-tiny是一个轻量级句向量模型，用于文本相似度计算和语义匹配。模型在MTEB基准测试的文本分类、检索和聚类任务中取得良好效果，适用于各类文本处理应用场景。

sentence-t5-base - 基于T5架构的句子编码模型用于文本相似度分析

GithubHuggingfacesentence-t5-basesentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义相似度

sentence-t5-base是一个基于T5架构的句子编码模型，能将文本映射到768维向量空间。该模型在句子相似度任务中表现优异，但语义搜索效果一般。它由TensorFlow版本转换而来，可通过sentence-transformers库轻松使用。模型仅包含T5-base的编码器部分，权重采用FP16格式存储。使用时需要sentence-transformers 2.2.0及以上版本。这个模型适用于多种自然语言处理应用场景，尤其是文本相似度分析。

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

GithubHuggingfacemtebsentence-transformerstransformers开源项目机器学习模型模型评估

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%

t5-large - 统一文本到文本格式的大规模多语言NLP模型

GithubHuggingfaceT5多任务学习开源项目文本生成模型自然语言处理迁移学习

T5-Large是一个基于Text-To-Text Transfer Transformer架构的NLP模型，拥有7.7亿参数。该模型采用统一的文本到文本格式，能够处理机器翻译、文档摘要、问答和分类等多种任务。T5-Large在C4语料库上进行预训练，支持英语、法语、罗马尼亚语和德语，并在24项NLP任务中展现出优秀性能。这个versatile模型为各种文本处理应用提供了强大的基础。

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。

bge-micro-v2 - 轻量高效的语义相似度神经网络

GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目数据集机器学习模型模型评估自然语言处理

作为一个轻量级语义相似度模型，bge-micro-v2在保持小型化的同时，展现出卓越的文本表示能力。该模型在MTEB多项基准测试中表现出色，包括文本分类、信息检索、文档聚类和语义相似度评估等任务。bge-micro-v2的设计特别适合在计算资源受限的场景下进行高效的语义分析工作。

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