mxbai-rerank-large-v1

基于Transformers的文本智能重排序模型

模型训练自然语言处理开源项目文本处理 Transformers Github 机器学习 Huggingface 模型

mxbai-rerank-large-v1基于Transformers架构设计的文本重排序开源模型。通过对搜索结果进行智能重排序，改善检索系统的准确率。该模型支持跨语言处理，广泛应用于搜索引擎和问答系统，部署简单且性能稳定。

monot5-large-msmarco - MSMarco文本重排序优化版T5-large模型

GithubHuggingfaceMS MARCOT5-large开源项目数据集文档排序模型模型训练

MonoT5-large是一个在MS MARCO数据集上训练的文本重排序模型，主要用于优化搜索结果的排序。模型支持MS MARCO passages和Robust04文档处理，能有效提升文本搜索的准确性，适用于各类文档重排序场景。

InRanker-base - 增强跨领域场景信息检索的AI解决方案

GithubHuggingfaceInRanker信息检索开源项目无监督学习模型模型蒸馏语言模型

InRanker通过语言模型和重排序技术，在无需额外查询或人工标注的情况下提升跨领域信息检索能力。其双重蒸馏训练策略有效生成训练数据，从而优化了模型性能，并保持易用特性。

ms-marco-TinyBERT-L-2 - 针对MS Marco段落排序优化的TinyBERT-L-2跨编码器

Cross-EncoderGithubHuggingfaceMS Marco信息检索开源项目机器学习模型自然语言处理

ms-marco-TinyBERT-L-2是一个为MS Marco段落排序任务优化的跨编码器模型。在TREC Deep Learning 2019和MS Marco段落重排任务中,它的NDCG@10和MRR@10分别达到69.84和32.56。模型每秒可处理9000个文档,为信息检索提供高效准确的解决方案。研究人员可通过Transformers或SentenceTransformers库使用该模型进行查询-段落对的相关性评分。

bge-reranker-base - 增强Transformers.js与ONNX的兼容性，以助力Web模型快速部署

GithubHuggingfaceONNXTransformers.jsWebMLbase_model开源项目模型模型转换

此项目通过兼容ONNX权重与Transformers.js，支持WebML技术发展。用户可将模型转换为ONNX格式，以满足网页应用需求。本页面提供指南，协助开发者将模型转为ONNX并在Web环境中应用。更多详情可参考🤗 Optimum项目，获取详细优化支持与结构建议。

bge-base-en-v1.5 - 增强文本处理能力的多任务学习模型

GithubHuggingfacesentence-transformers分类句子相似性句子聚类开源项目模型特征提取

bge-base-en-v1.5模型通过多任务学习优化自然语言处理技术，覆盖分类、检索、聚类和重排任务。在多个MTEB数据集上表现优异，例如在亚马逊情感分类任务中达到93.39%的准确率，在AskUbuntu重排任务中MRR达到74.28%。该模型具有MIT开源许可，适用于多种英语任务，为研究人员和开发者提供有效支持。

japanese-reranker-cross-encoder-xsmall-v1 - 小型高效的日语Reranker模型，通过CrossEncoder技术实现精确排序

CrossEncoderGithubHuggingfaceRerankerSentenceTransformers开源项目日本語模型

这个开源项目提供了一款专为日语环境设计的小型Reranker模型，采用CrossEncoder技术实现精确排序。模型具备6层架构和384隐藏单元，支持GPU加速，可在多种应用场景中表现优秀。通过SentenceTransformers和HuggingFace库，模型支持在JQaRA和JGLUE等多个数据集上的应用，以实现广泛的适用性和性能提升。

gte-large-zh - 中文语义相似度与检索的卓越表现模型

GithubHuggingfaceMTEBgte-large-zhsentence-transformers开源项目模型自然语言处理语义相似度

gte-large-zh模型在MTEB中文基准测试中表现突出，涵盖句子相似度、文本分类、聚类、重排序和检索等多个任务。该模型在CMNLI和JDReview等数据集上的准确率超过80%，为中文自然语言处理应用提供了稳定的语义理解基础。

metarank - 实时个性化搜索和推荐服务，优化CTR和用户体验

GithubMetarank个性化开源开源项目排序服务推荐系统

Metarank是一个开源排名服务，帮助构建个性化的语义/神经搜索和推荐系统。通过整合点击和购买等客户信号，该服务可以优化搜索结果和推荐内容，实现最大化CTR。其快速性能支持大规模结果集的重新排序，并提供开箱即用的排名信号计算，节省开发时间。与多种流处理系统集成，Metarank能处理大量RPS，支持横向扩展。另外，用户可以使用LLM，在搜索查询中理解其真实含义，提供更智能的搜索解决方案。

mmlw-roberta-large - 增强自然语言处理适用性的多任务学习模型

GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度开源项目文本分类模型特征提取聚类

该开源项目mmlw-roberta-large通过多任务学习提高了自然语言处理性能，尤其在句子相似性、分类和检索等任务上表现突出。模型适用于多种数据集，如MTEB AllegroReviews和MTEB ArguAna-PL，实现了较高的准确率和F1值。使用了sentence-transformers和transformers技术，确保在大规模数据集上的优异表现。

sentence-transformers-e5-large-v2 - 句子向量化模型实现文本相似度检索和聚类

GithubHuggingfaceembaas APIsentence-transformers句子嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索

sentence-transformers-e5-large-v2模型是intfloat/e5-large-v2的改进版本，能将文本映射至1024维向量空间。该模型在聚类和语义搜索方面表现出色，支持通过sentence-transformers库或embaas API快速集成。模型在MTEB评测中获得优异成绩，为文本嵌入和相似度计算提供了有力支持。

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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