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stsb-bert-tiny-openvino

基于BERT的轻量级句子相似度和语义搜索模型

stsb-bert-tiny-openvino是一个轻量级的自然语言处理模型,基于sentence-transformers框架开发。模型将文本映射为128维向量,可用于文本相似度分析、聚类和语义检索。支持sentence-transformers和HuggingFace两种调用方式,配备完整的使用示例和文档。通过CosineSimilarityLoss训练优化,在保持高效处理能力的同时确保了模型的轻量化。

timely-arctic-small - 语义相似度分析模型:句子向量化工具
GithubHuggingfaceSnowflake/snowflake-arctic-embed-s开源项目数据集文本分类模型相似性函数语义相似性
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。
stsb-roberta-large - RoBERTa大型模型用于评估句子语义相似度
Cross-EncoderGithubHuggingfaceSentenceTransformers开源项目文本对比模型自然语言处理语义相似度
stsb-roberta-large是一个基于SentenceTransformers框架的Cross-Encoder模型,专门用于评估句子对的语义相似度。该模型在STS基准数据集上训练,可为两个句子之间的语义相似性预测0到1之间的分数。它可以轻松集成到多种自然语言处理任务中,为文本相似度分析提供解决方案。
all-MiniLM-L6-v2-onnx - 高效文本嵌入和相似度搜索的ONNX解决方案
FastEmbedGithubHuggingfaceONNXsentence-transformers开源项目文本分类模型相似度搜索
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。
nli-distilroberta-base-v2 - sentence-transformers模型实现句子向量化和语义分析
GithubHuggingfaceRoBERTasentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索
nli-distilroberta-base-v2是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型,将文本映射到768维向量空间。该模型适用于聚类、语义搜索等任务,使用简单且效果出色。它支持通过几行代码生成句子嵌入,为自然语言处理提供了有力工具。
gte-micro-v3 - 轻量级语义嵌入模型用于高效文本相似度计算
GithubHuggingfacegte-micro-v3sentence-transformers开源项目文本嵌入模型自然语言处理语义相似度
gte-micro-v3是一个轻量级语义嵌入模型,由gte-tiny蒸馏而来。该模型主要用于语义自动补全,可生成句子嵌入向量,实现文本相似度计算。基于sentence-transformers框架开发,支持最多512个token的英文输入。在MTEB评测中表现优异,适用于要求高效文本语义理解的应用。
paraphrase-distilroberta-base-v1 - DistilRoBERTa基础句子嵌入模型用于语义搜索和文本分析
GithubHuggingfaceRobertaModelsentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义相似度
paraphrase-distilroberta-base-v1是基于sentence-transformers的句子嵌入模型,将文本映射至768维向量空间。该模型采用DistilRoBERTa架构,在保持性能的同时提升效率,可用于文本聚类、语义搜索等任务。支持多种编程接口,适用于多种自然语言处理应用场景。
all-MiniLM-L12-v1 - 基于MiniLM的句子向量化与语义搜索模型
GithubHuggingfacesentence-transformers句子向量开源项目机器学习模型自然语言处理语义搜索
all-MiniLM-L12-v1是一个开源的句子向量化模型,基于MiniLM架构开发。该模型通过10亿对句子数据训练而成,可将文本转化为384维向量表示,广泛应用于文本聚类、语义检索等场景。模型支持多种调用方式,兼容sentence-transformers和HuggingFace框架,为开发者提供便捷的文本向量化解决方案。
paraphrase-MiniLM-L6-v2 - 句子嵌入模型实现语义搜索和文本聚类
GithubHuggingfacesentence-transformers嵌入向量开源项目模型特征提取自然语言处理语义相似度
paraphrase-MiniLM-L6-v2是基于sentence-transformers的句子嵌入模型,将文本映射到384维向量空间。该模型适用于文本聚类和语义搜索,支持sentence-transformers库和HuggingFace Transformers两种使用方式。模型在多项基准测试中表现出色,为自然语言处理任务提供了有效解决方案。
MiniLM-L6-Keyword-Extraction - 高效句子嵌入模型,用于语义搜索与信息聚类
GithubHuggingFaceHuggingfacesentence-transformers句子相似性对比学习开源项目模型语义搜索
此项目通过自监督对比学习,训练出可将句子和段落转化为384维向量的模型,适用于语义搜索、信息检索和句子相似度任务。模型基于1B句子对数据集微调,利用TPU v3-8进行训练,并在Hugging Face社区活动期间开发。用户可使用sentence-transformers或HuggingFace Transformers实现多种自然语言处理应用。
gte-small - 基于ONNX权重的Transformers.js模型嵌入及余弦相似度计算
GithubHuggingfaceJavaScriptONNXTransformers.js开源项目模型特征提取相似度计算
本项目介绍了使用ONNX权重与Transformers.js库计算模型嵌入和余弦相似度的过程。通过安装Transformers.js库,可以轻松地创建特征提取管道,并进行句子嵌入和相似度计算。项目默认采用8位量化模型,同时支持全精度版本。ONNX模型为未来的WebML应用做好了准备,建议通过Optimum工具进行ONNX格式转换以实现网络兼容。
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