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bge-large-en - 英文句子嵌入模型在多种NLP任务中展现优异性能
向量检索模型Github模型评估mteb开源项目Huggingface机器学习自然语言处理
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。
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
模型评估机器学习GithubHuggingfacemteb开源项目transformers模型sentence-transformers
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%