Ruropebert E5 Base 512 Allru Authorship
R
Ruropebert E5 Base 512 Allru Authorship
由 asaakyan 开发
基于BERT架构的俄语RoPE嵌入模型,专为句子相似度和特征提取任务优化
下载量 37
发布时间 : 12/5/2024
模型简介
该模型是基于BERT架构的俄语预训练模型,采用RoPE(Rotary Position Embedding)位置编码,主要用于句子相似度计算和特征提取任务。模型支持512的最大序列长度,使用对比损失函数进行训练。
模型特点
RoPE位置编码
采用Rotary Position Embedding技术,能更好地处理长序列和位置信息
对比损失训练
使用对比损失函数优化,特别适合句子相似度任务
大容量训练数据
在246万条俄语句子对上训练,具有强大的语义理解能力
模型能力
句子嵌入生成
语义相似度计算
文本特征提取
句子级语义理解
使用案例
信息检索
相似文档查找
根据输入句子查找语义相似的文档或段落
提高检索相关性和准确性
智能客服
问题匹配
匹配用户问题与知识库中的相似问题
提高自动问答系统的准确率
内容推荐
相关内容推荐
根据用户浏览内容推荐语义相似的其他内容
提升用户参与度和满意度
🚀 句子相似度模型展示
本项目基于Tochka-AI/ruRoPEBert-e5-base-512
模型,用于句子相似度计算和特征提取。以下是一些示例展示:
🚀 快速开始
这里提供了不同场景下的源句子以及与之匹配的候选句子,可用于测试模型的句子相似度计算能力。
✨ 主要特性
- 标签丰富:涵盖了
sentence-transformers
、sentence-similarity
、feature-extraction
等多个相关标签。 - 模型基础:基于
Tochka-AI/ruRoPEBert-e5-base-512
基础模型进行训练。 - 数据规模大:训练数据集规模达到 2465773。
- 损失函数:采用
ContrastiveLoss
损失函数。
📋 详细信息
属性 | 详情 |
---|---|
模型类型 | 句子相似度模型 |
训练数据 | 规模为 2465773 的数据集 |
损失函数 | 对比损失(ContrastiveLoss) |
基础模型 | Tochka - AI/ruRoPEBert - e5 - base - 512 |
💻 使用示例
以下是具体的源句子和候选句子示例,可直观感受模型在不同场景下的应用:
场景一:自然风景描述
- 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.
- 候选句子:
- '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 ;)'
场景二:交通事故与保险问题
- 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?
- 候选句子:
- '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.'
场景三:法律与社会问题
- 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.
- 候选句子:
- '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>.'
🔧 技术细节
本项目基于sentence-transformers
库,利用ContrastiveLoss
损失函数对模型进行训练,以提高句子相似度计算的准确性。训练数据规模达到 2465773,有助于模型学习到更丰富的语义信息。
📄 许可证
文档中未提及许可证相关信息。
通过以上示例,你可以了解到本模型在不同场景下的句子相似度计算能力,可根据实际需求进一步测试和应用。
Jina Embeddings V3
Jina Embeddings V3 是一个多语言句子嵌入模型,支持超过100种语言,专注于句子相似度和特征提取任务。
文本嵌入
Transformers 支持多种语言

J
jinaai
3.7M
911
Ms Marco MiniLM L6 V2
Apache-2.0
基于MS Marco段落排序任务训练的交叉编码器模型,用于信息检索中的查询-段落相关性评分
文本嵌入 英语
M
cross-encoder
2.5M
86
Opensearch Neural Sparse Encoding Doc V2 Distill
Apache-2.0
基于蒸馏技术的稀疏检索模型,专为OpenSearch优化,支持免推理文档编码,在搜索相关性和效率上优于V1版本
文本嵌入
Transformers 英语

O
opensearch-project
1.8M
7
Sapbert From PubMedBERT Fulltext
Apache-2.0
基于PubMedBERT的生物医学实体表征模型,通过自对齐预训练优化语义关系捕捉
文本嵌入 英语
S
cambridgeltl
1.7M
49
Gte Large
MIT
GTE-Large 是一个强大的句子转换器模型,专注于句子相似度和文本嵌入任务,在多个基准测试中表现出色。
文本嵌入 英语
G
thenlper
1.5M
278
Gte Base En V1.5
Apache-2.0
GTE-base-en-v1.5 是一个英文句子转换器模型,专注于句子相似度任务,在多个文本嵌入基准测试中表现优异。
文本嵌入
Transformers 支持多种语言

G
Alibaba-NLP
1.5M
63
Gte Multilingual Base
Apache-2.0
GTE Multilingual Base 是一个多语言的句子嵌入模型,支持超过50种语言,适用于句子相似度计算等任务。
文本嵌入
Transformers 支持多种语言

G
Alibaba-NLP
1.2M
246
Polybert
polyBERT是一个化学语言模型,旨在实现完全由机器驱动的超快聚合物信息学。它将PSMILES字符串映射为600维密集指纹,以数值形式表示聚合物化学结构。
文本嵌入
Transformers

P
kuelumbus
1.0M
5
Bert Base Turkish Cased Mean Nli Stsb Tr
Apache-2.0
基于土耳其语BERT的句子嵌入模型,专为语义相似度任务优化
文本嵌入
Transformers 其他

B
emrecan
1.0M
40
GIST Small Embedding V0
MIT
基于BAAI/bge-small-en-v1.5模型微调的文本嵌入模型,通过MEDI数据集与MTEB分类任务数据集训练,优化了检索任务的查询编码能力。
文本嵌入
Safetensors 英语
G
avsolatorio
945.68k
29
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers 英语

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98