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语义相似度分析模型:句子向量化工具

基于Sentence Transformers的模型,采用Snowflake/snowflake-arctic-embed-s进行语义相似度分析。模型将句子转化为384维向量,适用于语义搜索、同义词挖掘、文本分类和聚类等领域。使用余弦相似度作为基本算法,支持最长512个token的序列,训练与评估数据集分别包含55736与1000条样本,提升精确度。更多技术细节与用法,请参考GitHub和相关文档。

contextualized-topic-models - 多语言支持的上下文话题模型工具,适用于零样本学习
BERTCombinedTMContextualized Topic ModelsGithubSBERTZeroShotTM开源项目
提供先进的上下文字话题模型工具,支持BERT等预训练语言模型,适用于多语言和零样本学习。CTM包含CombinedTM和ZeroShotTM两大主要模型,能适应不同任务需求。通过结合上下文嵌入和词袋模型,CTM能够生成更具连贯性的主题。项目还提供Kitty子模块用于人机交互文档分类,并附有详细教程和文档,帮助用户快速上手,提升话题建模效果。
transformers - 机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型,适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括: - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外,还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用,支持模型间的快速切换与无缝整合。
gensim - Gensim:高效的Python主题建模和文档索引工具
GensimGithubNLPPython主题建模开源项目文档相似性
Gensim是一个针对自然语言处理和信息检索的Python库,用于执行主题建模、文档索引和相似性检索。该库依靠高效的内存独立算法和多核实现,可以处理超过内存容量的大型语料库。Gensim支持LSA、LDA、RP和HDP等各种流行算法,并支持分布式计算。其直观接口和详实文档使得用户可以轻松集成与扩展,是大规模文本数据处理的优秀选择。
AnglE - 基于BERT和LLM模型提升句子嵌入效果的方法
AnglEBERTGithub开源项目文本嵌入语义文本相似性长句模型
AnglE框架可通过多样化的模型策略和损失函数,进行基于BERT和LLM模型的句子嵌入训练和推理,已在众多语义相似度任务中表现卓越。
flair - 一个易用的最先进自然语言处理和文本嵌入框架,支持多语言模型应用
FlairGithubPyTorch开源项目情感分析文本嵌入自然语言处理
Flair 是一个强大的自然语言处理库,支持命名实体识别、情感分析、词性标注等多种功能,并且支持多种语言。通过简易接口,用户可以轻松使用和整合多种词和文档嵌入,基于 PyTorch 框架进行模型训练和实验。Flair 还对生物医学文本有特殊支持,并提供最新的命名实体识别模型,性能媲美甚至超过当前最优结果。用户可以在 Hugging Face 平台上访问并试用这些模型。
text-embeddings-inference - 快速上手Ai理论及应用实战
API文档BERTDockerGithubtext-embeddings-inference开源项目模型部署
Text Embeddings Inference 为文本嵌入模型提供高效的推理服务,支持多种模型配置,适合AI及深度学习需求。快速部署和卓越的服务器级性能使其成为企业和研究机构面对大规模文本处理和复杂查询时的理想选择,支持包括 [BERT](https://link-to-bert) 和 [RoBERTa](https://link-to-roberta) 在内的多种模型,并兼容 Docker 和完备的 API 文档。
VecTextSearch - 利用OpenAI的语言模型生成文本向量,并在Weaviate数据库中进行搜索
GithubGolangOpenAIREST APIVecTextSearchWeaviate开源项目
VecTextSearch利用OpenAI的语言模型生成文本向量,并在Weaviate数据库中进行高效搜索,帮助用户快速存储和检索类似文本。广泛应用于智能问答系统和推荐系统,采用Golang编写并提供REST API接口,提升搜索和数据管理效率。
Chinese-Word-Vectors - 多样化中文词向量预训练模型集合
Chinese Word VectorsGithub中文开源项目词向量语义关系语料库
该项目集成了多种中文词向量模型,涵盖稠密和稀疏表示方法,以及词、n-gram、字符等上下文特征。同时提供中文类比推理数据集CA8和评估工具包,便于模型质量评估。这些预训练资源可应用于多种自然语言处理任务,为相关研究和开发工作提供了有力支持。
haystack - 用于构建端到端LLM应用程序的高级框架,支持广泛的NLP功能
GithubHaystackLLM开源项目文档检索热门自然语言问答语义搜索
Haystack是一个综合性的LLM框架,能够实现从文档检索到问题回答的多种功能。用户可以灵活选择使用OpenAI、Cohere、Hugging Face等提供的模型,或是自定义部署在各大平台的模型。该框架支持包括语义搜索、答案生成和大规模文档处理等广泛的NLP任务,同时还支持使用现成模型或对其进行微调,基于用户反馈持续优化模型性能。适用于企业级应用开发,帮助用户解决复杂的NLP问题。
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