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SimCSE優化

# SimCSE優化

Simcse Model XLMR
Apache-2.0
基於XLM-R的sentence-transformers模型，使用SimCSE方法訓練，可將句子和段落映射到768維密集向量空間，適用於聚類或語義搜索等任務。
文本嵌入 Transformers
S
kornwtp
20
0
Simcse Model Phayathaibert
Apache-2.0
這是一個基於sentence-transformers的模型，能將句子和段落映射到768維的密集向量空間，適用於聚類或語義搜索等任務。
文本嵌入 Transformers
S
kornwtp
123
2
Keyphrase Mpnet V1
專為短語優化的句子轉換器模型，可將短語映射到768維稠密向量空間，適用於聚類或語義搜索等任務。
文本嵌入 Transformers
K
uclanlp
4,278
2
Simcse Model Distil M Bert
基於m-Distil-BERT的句子轉換器模型，採用SimCSE方法訓練，可將文本映射為768維向量，適用於語義搜索和聚類任務
文本嵌入 Transformers
S
mrp
21
0
Simcse Model M Bert Thai Cased
基於mBERT的泰語句子嵌入模型，使用SimCSE方法在泰語維基百科數據上訓練，可將文本映射為768維向量
文本嵌入 Transformers
S
mrp
1,637
7
Chemical Bert Uncased Simcse
Apache-2.0
基於化學領域的BERT模型，採用SimCSE方法進行句子嵌入訓練，適用於化學文本的相似度計算和特徵提取。
文本嵌入 Transformers
C
recobo
13
1
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