Ruropebert E5 Base 512 Allru Authorship
R
Ruropebert E5 Base 512 Allru Authorship
由asaakyan開發
基於BERT架構的俄語RoPE嵌入模型,專為句子相似度和特徵提取任務優化
下載量 37
發布時間 : 12/5/2024
模型概述
該模型是基於BERT架構的俄語預訓練模型,採用RoPE(Rotary Position Embedding)位置編碼,主要用於句子相似度計算和特徵提取任務。模型支持512的最大序列長度,使用對比損失函數進行訓練。
模型特點
RoPE位置編碼
採用Rotary Position Embedding技術,能更好地處理長序列和位置信息
對比損失訓練
使用對比損失函數優化,特別適合句子相似度任務
大容量訓練數據
在246萬條俄語句子對上訓練,具有強大的語義理解能力
模型能力
句子嵌入生成
語義相似度計算
文本特徵提取
句子級語義理解
使用案例
信息檢索
相似文檔查找
根據輸入句子查找語義相似的文檔或段落
提高檢索相關性和準確性
智能客服
問題匹配
匹配用戶問題與知識庫中的相似問題
提高自動問答系統的準確率
內容推薦
相關內容推薦
根據用戶瀏覽內容推薦語義相似的其他內容
提升用戶參與度和滿意度
🚀 句子相似度模型展示
本項目基於Tochka-AI/ruRoPEBert-e5-base-512
模型,用於句子相似度計算和特徵提取。以下是一些示例展示:
🚀 快速開始
這裡提供了不同場景下的源句子以及與之匹配的候選句子,可用於測試模型的句子相似度計算能力。
✨ 主要特性
- 標籤豐富:涵蓋了
sentence-transformers
、sentence-similarity
、feature-extraction
等多個相關標籤。 - 模型基礎:基於
Tochka-AI/ruRoPEBert-e5-base-512
基礎模型進行訓練。 - 數據規模大:訓練數據集規模達到 2465773。
- 損失函數:採用
ContrastiveLoss
損失函數。
📋 詳細信息
屬性 | 詳情 |
---|---|
模型類型 | 句子相似度模型 |
訓練數據 | 規模為 2465773 的數據集 |
損失函數 | 對比損失(ContrastiveLoss) |
基礎模型 | Tochka - AI/ruRoPEBert - e5 - base - 512 |
💻 使用示例
以下是具體的源句子和候選句子示例,可直觀感受模型在不同場景下的應用:
場景一:自然風景描述
- 源句子:
Вообще-то, цветущая весна здесь началась ещё в начале февраля, но мне не хотелось дразнить людей теплом слишком задолго до окончания зимы. А вот сейчас - самое время!
Все фотографии сделаны мной в городском парке или недалеко от города. Проводить здесь зимние месяцы - одно удовольствие! Очень комфортная погода, много зелени, а сейчас и цветов - любуйтесь сами :3
<PERSON>. Ну ведь красавица!
Я уже почти месяц жду, когда зацветёт всё дерево, но создаётся впечатление, будто снизу раскрывшиеся бутоны кто-то обрывает - ещё вчера был, а сегодня нет. Возможно, они просто опадают, сегодня я как раз подобрала пару штучек.
А этот кустарник цвёл всю зиму. Таких жёлтых кустарников тут несколько видов, есть и те, которые вкусно пахнут.
А тут я специально ради вас нашла название \- Красный Хеномелес! Или просто японская айва. Я как-то привыкла к белым и розовым цветочкам на деревьях, а такой насыщенный красный приятно удивил.
А это цветёт <PERSON>, мне в комментариях подсказали =)
Интересно, что до сих пор осталось немножко осенних листьев (а в декабре я успела собрать очень красочный гербарий). Такой вот осенне-весенний контраст.
Это жасмин. Кажется. Ну, я краем уха слышала, как тётенька-экскурсовод рассказывала.
А вот это точно знаю - цикломены лесные. Одни из самых ранних цветочков, застилают лесные поляны - очень мило, с начала февраля цветут.
Подснежники цвели вместе с цикломенами в феврале.
Скоро у нас распустится <PERSON>. Жду-жду *_*
Ну и, конечно же, <PERSON>! Если встать в правильном месте и поймать нужный ветер, можно услышать прекрасный аромат =)
Если у вас возникает мысль "А не махнуть ли мне в Сочи" - решайтесь! Здесь не только пустынные пляжи созерцательно море, но и очень приятно гулять среди зелени и цветов.
- 候選句子:
- 'Урал радует разнообразием. В лёгкой пешей прогулке между деревеньками и дачами можно увидеть...
Выработанный мраморный карьер.
Как после хорошего дождя тропинки становятся белыми.
Карьер, как это часто бывает, заполнен водой и служит местом отдыха
С определённых ракурсов вода приобретает очень красивый оттенок.
На такой почве очень хорошо растёт облепиха.
А дорога под ногами блестит и переливается бликами от солнца, но этого я вам не покажу.
В нескольких дестяках метров от карьера есть небольшой водопад.
Маленький, но симпатичный.
И даже ущелье! Или каньон?
Неподалёку располагается ни много ни мало памятник природы - базальтовые скалы.
Похоже на поджаренную щепку, правда? Только гораааздо больше. И скала.
Вы уже заметили по теням, какой тут стройный хвойный лес?
А ещё тут растут люпины, прямо как в Зеландиях и Исландиях. [Помимо них ещё красиво цветёт Иван-чай в окрестностях.]
Ну и завершим прогулку красивым закатом, хотя они в любом месте красивы - за это люблю свою планету.
Конечно, ещё есть река, поля, грибы, лесные озёра и что-то, до чего мы ещё не прогулялись. Доехать можно хоть на электричке - 47 или 49 км. В окрестных деревнях тоже есть на что посмотреть.
Красота ближе, чем вы думаете ;)'
場景二:交通事故與保險問題
- 源句子:
Здравствуйте,попал в не приятную ситуацию. В октябре на МКАД произошло мелкое ДТП я на грузовой машине легонько притер <PERSON> сам виноват,не соблюдал дистанцию. За рулём девушка,поговорили оформили евро протокол и разъехались. Протокол в страховую компанию надо было предоставить в течение пяти дней. Грузовая машина оформлена на предприятие где я работаю. Через день с механиком поехали в страховую, а там висит объявление что прием заявлений и протоколов временно приостановлен. Сколько это "временно "продлилось. Не известно. Сегодня пришло письмо из Росгосстраха ,о том что я вовремя не предоставил соответствующие документы и выплата по ремонту 18800к возлагается на меня. В страховую больше не приезжал. Как быть?
- 候選句子:
- 'Кстати ole72ole я писал уже выше насчёт книги "Пластичность мозга", там в самой первой главе говорится о женщине которая всё время падала и о методах которыми её смогли восстановить. Хорошо бы показать эту книгу его родственникам, чтобы в свою очередь они прочитали и рассказали о методах лечащему врачу. Вот начало этой главы, мне кажется или у вашего сопалатника похожая ситуация только чуть всё иначе? Могу скинуть если напишешь свою почту эту книгу, т.к. на пикабу я не нашёл Личных сообщений, а в свободном доступе (бесплатно) книгу очень тяжело найти.
<PERSON> постоянно кажется, что она падает. И из-за этого непреходящего ощущения она
действительно не может устоять на ногах.
Когда <PERSON>, не имея точки опоры, поднимается с места, в первые мгновения она выглядит так,
словно стоит на краю пропасти, в которую вот-вот упадет. Сначала у нее начинает дрожать и
склоняться на одну сторону голова, и <PERSON> вытягивает руки, пытаясь зафиксировать свое положение.
После этого ее тело принимается хаотично двигаться вперед и назад, и тогда <PERSON> напоминает
человека, идущего по туго натянутому канату в тот ужасный момент, когда канатоходец начинает
терять равновесие. При этом вы видите, что <PERSON>, на самом деле, стоит на твердой, устойчивой
поверхности (на полу, на земле), широко расставив ноги. Создается впечатление, что она боится не столько падения, сколько того, что ее толкнут.'
場景三:法律與社會問題
- 源句子:
<PERSON> не проходить, а пропускать других людей - предоставлять проходы.
По правилам у каждого человека должен быть свой индивидуальный способ прохода - проездной, банковская карта, социальная карта и т.д. То есть нельзя купить проездной на две поездки и двум людям использовать его для одновременного прохода. По факту часто закрывают глаза, если по одному лимитному проездному проходят пара-тройка человек (друзья, семья), но не стоит это воспринимать как должное и причитать, если нарвётесь на штраф.
- 候選句子:
- 'Господа юристы, пожалуйста, прокомментируйте. Просто очень много противоречивой информации. Хотя бы те моменты которые я чаще всего слышу.
Сейчас очень популярны настроения: вводите ЧП или ЧС.
И тогда заживем:
1\. Всем предприятиям по закону оплатят все зарплаты сотрудников которые в "самоизоляции".
2\. Всем простят кредиты. Ну ок, не простят, но можно не платить.
3\. Обязательств по договорам например с управляющей компанией нет. За ЖКХ можно не платить.
4\. Всем кто не работает должны денег по закону. Я серьезно, и такое часто встречал.
Не будет ли:
1\. Любой работодатель сможет увольнять работников по трудовому договору. Ссылаются на раздел "форс-мажор"
2\. Не получится ли так. У меня договор с со страховой компанией, наступил страховой случай, компания не заплатила на законных основаниях ссылаясь на ЧП/ЧС?
<PERSON> от греха тег <PERSON>.'
🔧 技術細節
本項目基於sentence-transformers
庫,利用ContrastiveLoss
損失函數對模型進行訓練,以提高句子相似度計算的準確性。訓練數據規模達到 2465773,有助於模型學習到更豐富的語義信息。
📄 許可證
文檔中未提及許可證相關信息。
通過以上示例,你可以瞭解到本模型在不同場景下的句子相似度計算能力,可根據實際需求進一步測試和應用。
Jina Embeddings V3
Jina Embeddings V3 是一個多語言句子嵌入模型,支持超過100種語言,專注於句子相似度和特徵提取任務。
文本嵌入
Transformers 支持多種語言

J
jinaai
3.7M
911
Ms Marco MiniLM L6 V2
Apache-2.0
基於MS Marco段落排序任務訓練的交叉編碼器模型,用於信息檢索中的查詢-段落相關性評分
文本嵌入 英語
M
cross-encoder
2.5M
86
Opensearch Neural Sparse Encoding Doc V2 Distill
Apache-2.0
基於蒸餾技術的稀疏檢索模型,專為OpenSearch優化,支持免推理文檔編碼,在搜索相關性和效率上優於V1版本
文本嵌入
Transformers 英語

O
opensearch-project
1.8M
7
Sapbert From PubMedBERT Fulltext
Apache-2.0
基於PubMedBERT的生物醫學實體表徵模型,通過自對齊預訓練優化語義關係捕捉
文本嵌入 英語
S
cambridgeltl
1.7M
49
Gte Large
MIT
GTE-Large 是一個強大的句子轉換器模型,專注於句子相似度和文本嵌入任務,在多個基準測試中表現出色。
文本嵌入 英語
G
thenlper
1.5M
278
Gte Base En V1.5
Apache-2.0
GTE-base-en-v1.5 是一個英文句子轉換器模型,專注於句子相似度任務,在多個文本嵌入基準測試中表現優異。
文本嵌入
Transformers 支持多種語言

G
Alibaba-NLP
1.5M
63
Gte Multilingual Base
Apache-2.0
GTE Multilingual Base 是一個多語言的句子嵌入模型,支持超過50種語言,適用於句子相似度計算等任務。
文本嵌入
Transformers 支持多種語言

G
Alibaba-NLP
1.2M
246
Polybert
polyBERT是一個化學語言模型,旨在實現完全由機器驅動的超快聚合物信息學。它將PSMILES字符串映射為600維密集指紋,以數值形式表示聚合物化學結構。
文本嵌入
Transformers

P
kuelumbus
1.0M
5
Bert Base Turkish Cased Mean Nli Stsb Tr
Apache-2.0
基於土耳其語BERT的句子嵌入模型,專為語義相似度任務優化
文本嵌入
Transformers 其他

B
emrecan
1.0M
40
GIST Small Embedding V0
MIT
基於BAAI/bge-small-en-v1.5模型微調的文本嵌入模型,通過MEDI數據集與MTEB分類任務數據集訓練,優化了檢索任務的查詢編碼能力。
文本嵌入
Safetensors 英語
G
avsolatorio
945.68k
29
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98