#文本向量化

text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型，如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具，方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀，尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持，能够满足各种文本语义分析任务的需求。

RETVec是一种创新的文本向量化工具，为高效处理多语言文本而开发。它具有内置的抗干扰能力，可应对各种字符级修改。该工具支持超过100种语言，无需额外的词汇表。RETVec作为一个轻量级组件，可无缝集成到TensorFlow模型中。它同时提供TensorFlow Lite和JavaScript版本，适用于移动设备和网页应用。RETVec在提升模型稳定性的同时，保证了计算效率，是文本处理任务的理想选择。

KeyphraseVectorizers是一个Python库,用于从文本文档中提取关键短语。该工具基于词性标注模式提取语法准确的关键短语,无需指定n-gram范围。它可生成文档-关键短语矩阵,支持多语言,并允许自定义词性模式。KeyphraseVectorizers可与BERT和主题建模等技术结合,是一个实用的自然语言处理工具。

sentence-t5-xl是一个基于sentence-transformers框架的模型，可将句子和段落映射为768维向量。它在句子相似度任务中表现优异，但语义搜索效果一般。该模型由TensorFlow的st5-3b-1转换而来，使用T5-3B模型的编码器，以FP16格式存储权重。通过sentence-transformers库，用户可以方便地将其集成到各种自然语言处理项目中。