gte-large-zh

中文语义相似度与检索的卓越表现模型

模型 gte-large-zh Github sentence-transformers MTEB 开源项目 Huggingface 语义相似度自然语言处理

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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

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

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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。

bge-large-en-v1.5 - 高性能英语嵌入模型助力文本相似度和信息检索

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

bge-large-en-v1.5是一个英语嵌入模型,专注于文本相似度和信息检索任务。该模型在分类、聚类和检索等多个基准测试中表现优异,能有效捕捉文本语义并为NLP应用提供高质量特征表示。适用于需要处理英语文本数据的各类应用场景。

bilingual-embedding-large - 基于Transformer架构的法英双语文本向量模型

GithubHuggingfacesentence-transformers多语言模型开源项目文本嵌入模型自然语言处理语义相似度

bilingual-embedding-large是一个基于Transformer的法英双语句向量模型，支持聚类、重排序和检索等文本相似度任务。模型通过MTEB基准测试验证，在跨语言文本语义理解方面展现了稳定性能。该模型主要应用于法语和英语文本的语义分析与对比场景。

acge_text_embedding - 高性能中文文本嵌入模型，提升语义相似度和检索效果

GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers信息检索开源项目文本嵌入模型语义相似度

acge_text_embedding是一个针对中文自然语言处理优化的文本嵌入模型。该模型在MTEB基准测试中表现优异，尤其在语义相似度计算和信息检索任务上成绩突出。它还在文本分类等多个中文NLP任务中展现出优秀性能，为中文自然语言处理应用提供了高效的文本表示能力。

GIST-large-Embedding-v0 - 多语言句子嵌入模型 GIST-large 支持广泛NLP应用

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GIST-large-Embedding-v0是一个多功能句子嵌入模型，在分类、检索、聚类和语义相似度等NLP任务中表现出色。该模型支持多语言处理，擅长特征提取，适用于文本分析、信息检索和语义搜索等领域。作为sentence-transformers库的组成部分，GIST-large为开发者提供了提升NLP应用性能的有力工具。

e5-base-v2 - 多任务训练的自然语言处理模型

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e5-base-v2是一个经过多任务训练的语言模型，主要用于句子相似度计算和文本分类。该模型在MTEB基准测试中展现出优秀性能，涵盖亚马逊评论分类、问答检索和文本聚类等多个领域。e5-base-v2可应用于信息检索、文本匹配和语义搜索等多种自然语言处理场景。

e5-large-v2 - 多语言文本任务的高性能句子嵌入模型

GithubHuggingfaceSentence Transformers信息检索开源项目文本分类机器学习模型模型自然语言处理

e5-large-v2是一款针对多语言文本任务优化的句子嵌入模型。在MTEB基准测试中，该模型在分类、检索和聚类等多项任务上展现出优秀性能。e5-large-v2能有效处理包括英语在内的多种语言，为自然语言处理领域提供了强大的句子表示能力。该模型可应用于改进文本相似度计算、信息检索等多种实际场景。

roberta-large-nli-stsb-mean-tokens - 基于RoBERTa的大规模语义相似度计算和文本嵌入模型

GithubHuggingfacesentence-transformers向量化开源项目模型模型嵌入自然语言处理语义相似度

这是一个基于RoBERTa的sentence-transformers模型，可将文本映射至1024维向量空间。它支持句子相似度计算、文本聚类和语义搜索等任务，并提供简便的API接口。该模型可通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers库使用，便于获取文本嵌入。然而，由于性能已过时，建议采用更新的预训练模型替代。

gte-multilingual-reranker-base - 高效多语言文本重排模型，提升信息检索性能

GithubHuggingfacegte-multilingual-reranker-base多语言处理开源项目文本嵌入模型阿里巴巴云高性能

gte-multilingual-reranker-base是GTE系列中的多语言文本重排模型，适用于多语言信息检索。其采用编码器架构，在推理速度和硬件需求上均有显著优势，支持超70种语言及处理长达8192词元的文本。另有商业API版本可通过阿里云获得，实验结果获得优秀评价，详见相关论文。

bge-m3-korean - 多语言句子相似度与文本分析模型

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该模型基于BAAI/bge-m3，通过KorSTS和KorNLI进行微调，支持多语言语义相似性分析与文本分类等任务，利用Sentence Transformer将句子和段落映射为1024维稠密向量，适用于多种文本嵌入应用。

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