#语义相似度

ATT&CK BERT是一个专门针对网络安全领域的语言模型，基于sentence-transformers框架开发。该模型能够将描述攻击行为的句子转化为语义嵌入向量，有效分析句子间的语义相似度。ATT&CK BERT通过sentence-transformers库实现简单部署，还可与SMET工具配合使用，实现文本到ATT&CK技术的映射，为网络安全分析提供有力支持。

bge-small-en-v1.5-onnx-Q是BAAI/bge-small-en-v1.5模型的量化ONNX版本,专门用于文本分类和相似度搜索。该模型提供高效的文本嵌入功能,可快速生成文档向量表示。借助FastEmbed库,开发者能轻松使用此模型进行文本嵌入,为信息检索和文本聚类等任务奠定基础。这个小巧高效的模型适用于多种应用场景,可满足不同的文本处理需求。

stsb-roberta-base是一个基于SentenceTransformers的Cross-Encoder模型，专门用于预测句对语义相似度。该模型在STS benchmark数据集上训练，可为句对相似性给出0到1之间的分数。模型支持通过sentence_transformers库或Transformers的AutoModel类调用，为NLP任务提供语义分析功能。模型采用Apache-2.0开源许可，使用简单，只需几行代码即可实现句对相似度预测。它不仅可用于语义相似度任务，还可应用于问答系统、文本匹配等多种NLP场景，为开发者提供了便捷的语义分析解决方案。

roberta-base-nli-stsb-mean-tokens是一个基于RoBERTa的句子嵌入模型，可将文本映射至768维向量空间。该模型适用于语义搜索和文本聚类等任务，支持通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库调用。虽然已被更新模型取代，但它仍展示了句子嵌入技术的核心原理和应用场景。

sentence-transformers-multilingual-e5-large是一个多语言句子嵌入模型，将句子和段落映射到1024维向量空间。该模型基于sentence-transformers库构建，适用于聚类、语义搜索等任务。支持多语言处理，可通过Python代码轻松调用。模型在Sentence Embeddings Benchmark上进行了评估，为自然语言处理应用提供了有效的文本表示方法。

e5-base是一个句子嵌入模型，用于多语言文本理解和检索任务。该模型在MTEB基准测试中表现优秀，涵盖分类、检索、聚类和语义相似度等任务。e5-base支持多种语言，适用于问答系统、文档检索和语义搜索等应用场景。这个模型为自然语言处理应用提供了有效的工具。

msmarco-MiniLM-L-12-v3是一个sentence-transformers模型，将句子和段落映射到384维密集向量空间。该模型基于BERT架构，使用平均池化，适用于聚类和语义搜索。它可通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers库使用，高效生成句子嵌入。这个模型在多个基准测试中表现良好，为自然语言处理应用提供语义表示。

paraphrase-MiniLM-L12-v2是一个sentence-transformers模型，将句子和段落映射到384维向量空间。适用于聚类和语义搜索，支持通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库使用。该模型在Sentence Embeddings Benchmark上表现良好，采用Transformer和Pooling架构处理文本并生成句子嵌入。

sentence-bert-base-ja-mean-tokens是一个专为日语开发的Sentence-BERT模型，可将日语句子转换为向量表示。该模型适用于句子相似度计算、文本分类等NLP任务，提供Python接口，支持批量处理和GPU加速。作为日语自然语言处理的基础工具，它为开发者提供了高效的句子编码解决方案。

该模型是基于KLUE数据集训练的韩语句子表示工具,采用sentence-transformers框架。通过NLI和STS任务的多阶段训练,模型在语义相似度分析方面表现出色。它能将句子转换为768维向量,可用于聚类和语义搜索等应用。在STS测试集上,模型达到0.89的相关性分数,显示了较高的准确性。

all_datasets_v4_MiniLM-L6是一个基于MiniLM-L6预训练模型的句向量模型，通过10亿句对数据集微调而成。该模型采用对比学习方法，可生成捕捉句子语义信息的向量表示。适用于信息检索、聚类和句子相似度等任务，可通过SentenceTransformers库使用。模型在TPU上训练540k步，批量大小为1024，性能优异，应用范围广泛。

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。

stsb-mpnet-base-v2是一个基于sentence-transformers的模型，能够将句子和段落转换为768维向量。该模型适用于文本聚类和语义搜索等任务，具有使用简便和性能优异的特点。它采用MPNet架构和平均池化方法生成句子嵌入，在多项评估中表现良好，可广泛应用于自然语言处理领域。

sbert-base-chinese-nli是一个基于BERT的中文句向量模型，通过UER-py框架预训练，并在ChineseTextualInference数据集上微调。该模型可将中文句子转换为向量表示，主要用于计算语义相似度。用户可通过sentence-transformers库轻松调用，适用于自然语言处理中的句子相似度任务。模型采用Siamese网络结构，在腾讯云平台上进行了5轮微调，以提升性能。

KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS是一个针对韩语优化的句向量模型，基于sentence-transformers框架开发。该模型将句子和段落映射到768维向量空间，适用于聚类和语义搜索等任务。在文档分类任务中，其准确率达86.28%，优于同类模型。用户可通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库使用，为韩语自然语言处理提供有力支持。

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。

这是一个基于sentence-transformers框架的多语言语义理解模型，可将句子和段落映射为1536维向量。支持英语、韩语和日语，适用于聚类、语义搜索等任务。模型采用MSELoss训练，结合AdamW优化器，展现出优秀的跨语言语义理解能力。研究人员和开发者可通过sentence-transformers库轻松集成此模型，为多语言自然语言处理项目提供有力支持。

stsb-roberta-large是一个基于sentence-transformers的已弃用模型，可将句子和段落映射到1024维向量空间。虽不再推荐使用，但它仍可用于聚类和语义搜索任务，并为理解句子嵌入技术提供参考。该模型基于RoBERTa架构，使用平均池化生成句子嵌入，可通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers库轻松实现。

KoSimCSE-roberta-multitask是一款开源的韩语句子嵌入模型，主要用于计算句子间的语义相似度。在语义文本相似性测试中，该模型的平均得分达到85.77。项目提供预训练模型和推理代码，方便用户进行句子嵌入和相似度计算。同时，它还为个人训练模型提供环境支持，适用于各种自然语言处理和语义分析任务。

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。

sentence-t5-base是一个基于T5架构的句子编码模型，能将文本映射到768维向量空间。该模型在句子相似度任务中表现优异，但语义搜索效果一般。它由TensorFlow版本转换而来，可通过sentence-transformers库轻松使用。模型仅包含T5-base的编码器部分，权重采用FP16格式存储。使用时需要sentence-transformers 2.2.0及以上版本。这个模型适用于多种自然语言处理应用场景，尤其是文本相似度分析。

这是一个基于sentence-transformers的多语言句子嵌入模型。该模型将句子和段落映射到768维向量空间，适用于聚类和语义搜索等任务。模型支持多语言输入，可通过简单的Python代码调用。它基于XLM-RoBERTa架构，采用平均池化方法生成句子嵌入。模型性能可在Sentence Embeddings Benchmark网站查看评估结果。

vietnamese-embedding是一个针对越南语优化的句子嵌入模型,基于PhoBERT架构开发。该模型通过四阶段训练,包括SimCSE初始训练、XNLI持续微调、STS基准微调和数据增强,将越南语句子编码为768维向量。在语义文本相似性等多项评估中,该模型性能优于现有越南语嵌入模型,可应用于语义搜索、文本聚类等自然语言处理任务。

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。

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。

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。

基于sentence-transformers框架开发的西班牙语语义关联分析模型，可将文本映射至256维向量空间，实现文本聚类和语义搜索功能。模型采用Transformer架构与CosineSimilarity损失函数，在SemEval-2024评测中获得0.677的Spearman相关系数。

stsb-bert-base是一个已弃用的句子转换模型，基于BERT架构可将文本转化为768维向量表示。模型通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers库提供支持，适用于文本聚类和语义搜索。尽管不再推荐使用，但其架构设计和实现方法对理解文本向量化技术具有重要参考意义。

这是一个专注于德语文本处理的语义模型，能够准确计算文本间的语义相似度。模型在德语基准测试中表现出色，相似度评分达到0.86，优于现有主流方案。主要应用于智能文本搜索、文档聚类等场景，并提供简单的集成方式。

KoSimCSE-roberta是一个韩语句子向量嵌入预训练模型，基于RoBERTa架构和多任务学习方法构建。在语义文本相似度测试中，模型取得85.77%的评分。模型提供完整的预训练权重和推理环境，可用于计算韩语句子间的语义相似度，支持文本匹配等自然语言处理任务。

这是一个轻量级的文本向量化模型，基于sentence-transformers框架开发。模型可将文本转换为128维向量表示，主要应用于文本聚类和语义搜索。支持通过sentence-transformers和HuggingFace两种方式调用，提供完整的模型评估数据。

基于sentence-transformers框架开发的越南语NLP模型，通过RoBERTa架构将文本映射至768维向量空间。支持句子相似度计算、语义搜索及文本聚类功能，可通过sentence-transformers和HuggingFace进行快速部署。该模型经过专门优化，为越南语自然语言处理任务提供精确的语义表示。

all-MiniLM-L6-v1是基于transformer架构的句子编码模型，能将文本转换为384维向量表示。该模型在10亿规模的句子数据集上采用对比学习方法训练，适用于文本聚类和语义检索等自然语言处理任务。模型同时支持sentence-transformers和Hugging Face两个主流框架，便于开发者快速集成和部署。

USER-bge-m3是一个为俄语优化的文本嵌入模型，基于bge-m3架构开发。该模型能将俄语句子和段落转换为1024维向量表示，适用于聚类和语义搜索等任务。通过创新的训练方法，如数据对称性微调和LM-Cocktail模型融合，USER-bge-m3在多个俄语基准测试中表现出色，超越了原始bge-m3模型的性能。

本项目利用无监督SimCSE方法对BERT大型语言模型进行微调，重点在于日文数据集的应用。通过cl-tohoku/bert-base-japanese-v3模型和来自jawiki的句子数据集进行训练，旨在提高语言理解与相似度计算的能力。项目附带丰富的使用案例，例如通过Colab笔记本进行的训练与推论，帮助研究者与开发者了解模型的实际应用。这一无监督方法为自然语言处理任务提供了创新方案，尤其适合有特定语言需求的专业项目。

基于DistilRoBERTa架构的预训练语言模型，将文本转换为768维向量表示。模型整合sentence-transformers框架，支持句子相似度计算、文本聚类和语义搜索功能。通过平均池化策略优化文本嵌入处理，在保证性能的同时降低资源消耗，适用于大规模文本向量化场景。