# 高精度語義匹配

基於RoBERTa架構的大規模波蘭語句子轉換模型，專注於句子相似度計算和特徵提取任務。

這是一個從cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L12-v2微調而來的交叉編碼器模型，專門用於氣候相關文本的重排序和語義搜索任務。

這是一個基於cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L12-v2微調的交叉編碼器模型，用於文本重排序和語義搜索。

這是一個從BAAI/bge-reranker-base微調而來的交叉編碼器模型，用於文本對評分，適用於文本重排序和語義搜索任務。

PyLate是一個基於ColBERT架構的句子相似度模型，採用Alibaba-NLP/gte-modernbert-base作為基礎模型，通過蒸餾損失訓練，適用於信息檢索任務。

BAAI/bge-large-zh-v1.5是一箇中文句子轉換器模型，主要用於特徵提取和句子相似度計算。

這是一個從阿里巴巴NLP/gte-multilingual-base微調的sentence-transformers模型，支持越南語，用於語義文本相似度等任務。

這是一個基於ModernBERT-base微調的交叉編碼器模型，用於文本重排序和語義搜索任務。

這是一個日語通用重排序模型的預覽版本，基於cl-nagoya/ruri-v3-pt-310m基礎模型訓練，專門用於日語文本相關性排序任務。

這是一個從ModernBERT-large微調而來的交叉編碼器模型，用於計算文本對的分數，適用於文本重排序和語義搜索任務。

一個支持多種語言的句子轉換器模型，適用於文本排序任務

基於埃及法律書籍和合成數據訓練的阿拉伯語句子轉換器，專為語義文本相似度和信息檢索任務優化。

阿里巴巴NLP團隊開發的7B參數規模的多語言文本嵌入模型，專注於句子相似度任務，提供多種量化版本

該模型是基於ModernBERT-base微調的句子嵌入模型，專門用於句子相似度任務，支持英語文本處理。

這是一個基於ModernBERT-base的句子轉換器模型，專門用於計算句子相似度和信息檢索任務。

基於stella_en_400M_v5架構優化的金融領域檢索增強生成模型，支持金融文檔的語義檢索和段落匹配

Snowflake Arctic Embed M v2.0 是一個多語言句子嵌入模型，支持超過50種語言，專注於句子相似度和特徵提取任務。

Ruri-Reranker是一個基於sentence-transformers的日語文本重排序模型，專門用於優化查詢與文檔的相關性排序。

基於RoBERTa架構的雙語（俄語-英語）文本處理模型，適用於多種分類和檢索任務

Marsilia-Embeddings-FR-Base 是一款專為金融領域任務設計的法語嵌入模型，展示了在檢索增強生成(RAG)應用中針對特定任務微調嵌入模型的重要性。

該模型是基於jina-embeddings-v2-base-en微調的版本，專為技術棧文檔處理設計，適用於文本分類、情感分析、實體識別等任務。

基於jina-embeddings-v2-base-en微調的荷蘭法律文本嵌入模型，專為法律文件檢索任務優化

基於jina-embeddings-v2-base-en微調的文本嵌入模型，專為法律諮詢搜索引擎優化，支持中英文法律文本特徵提取。

Snowflake Arctic Embed S 是一個專注於句子相似度任務的嵌入模型，由 Snowflake 公司開發。它在多種文本相關任務上表現出色，包括分類、聚類和檢索等。

Snowflake Arctic M Long 是一個基於 sentence-transformers 的句子嵌入模型，專注於句子相似度和特徵提取任務。

Snowflake Arctic Embed M 是一個專注於句子相似度任務的句子轉換器模型，能夠高效提取文本特徵並計算句子間的相似度。

SPLADE-v3-DistilBERT是naver/splade-v3的DistilBERT版本，在信息檢索等任務中表現優異。

由Salesforce Research研發的文本嵌入模型，基於E5-mistral-7b-instruct和Mistral-7B-v0.1訓練，主要用於文本檢索任務。

mmlw-e5-large 是一個基於句子轉換器的特徵提取模型，專注於句子相似度任務，支持波蘭語。

基於DeBERTa架構的自然語言推理(NLI)模型，適用於零樣本分類任務，已轉換為ONNX格式以兼容Transformers.js

該數據集用於訓練和評估SimCSE（Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings）模型，支持句子相似度任務。

一個基於sentence-transformers的文本嵌入模型，專注於句子相似度計算和特徵提取任務。

這是一個基於希臘媒體BERT（無大小寫）模型的sentence-transformers模型，用於將希臘語句子和段落映射到768維向量空間。

這是一個基於MPNet架構的句子嵌入模型，專門優化了處理否定句的能力，適用於句子相似度計算任務。

該模型是基於paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2微調的版本，支持英語和德語句子相似度計算，適用於多語言文本嵌入任務。

基於sentence-transformers/all-mpnet-base-v2微調的句子嵌入模型，適用於句子相似度任務

DRAGON+ 是一個基於 BERT 基礎架構的密集檢索模型，初始權重源自 RetroMAE，並在 MS MARCO 語料庫增強數據上訓練而成。

這是一個基於sentence-transformers的模型，能夠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。

KoSimCSE-BERT-multitask 是一個高性能的韓語句子嵌入模型，基於BERT架構並採用多任務學習策略優化，專門用於生成高質量的韓語句子嵌入表示。

基於Camembert-base的法語句子嵌入模型，用於計算句子相似度