# 中文語義相似度

該模型是基於多個優秀中文向量模型通過蒸餾訓練得到的句子嵌入模型，專注於中文文本相似度計算任務。

該模型是通過llama.cpp從thenlper/gte-large-zh轉換而來的GGUF格式模型，主要用於中文文本嵌入和句子相似度計算。

基於sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2微調的句子轉換器模型，用於計算句子和段落之間的語義相似度。

該模型在中文文本嵌入基準(MTEB)上進行了多項任務的評估，包括文本相似度、分類、聚類和檢索等任務。

ACGE 文本嵌入模型是一個用於生成文本嵌入向量的模型，支持多種自然語言處理任務。

Dmeta-embedding 是一個用於句子相似度計算和特徵提取的模型，支持多種文本相關任務。

xiaobu-embedding是一個多任務嵌入模型，支持多種中文自然語言處理任務，包括文本相似度計算、分類、聚類和檢索等。

gte-base-zh 是一個針對中文優化的通用文本嵌入模型，支持多種自然語言處理任務，包括語義相似度計算、文本分類、信息檢索等。

GTE Large 中文模型是一個多語言文本嵌入模型，專注於中文文本的語義表示和相似度計算。

stella-base-zh-v2 是一個基於句子轉換器的中文語義相似度計算模型，支持多種文本相似度任務和評估基準。

Piccolo 是一箇中文基礎模型，專注於語義文本相似度(STS)、分類、聚類和檢索等多種自然語言處理任務。

通過同態投影蒸餾壓縮語義檢索的句子表示模型，僅含2300萬參數，模型大小87MB

基於bert-base-chinese優化的金融領域問題匹配模型，專為銀行問題匹配場景設計

基於bert-base-chinese的BERT模型，在百度知道問題匹配數據集上訓練優化，適用於開放領域的問題匹配場景。