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SimCSE优化

# SimCSE优化

Simcse Model XLMR
Apache-2.0
基于XLM-R的sentence-transformers模型，使用SimCSE方法训练，可将句子和段落映射到768维密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。
文本嵌入 Transformers
S
kornwtp
20
0
Simcse Model Phayathaibert
Apache-2.0
这是一个基于sentence-transformers的模型，能将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。
文本嵌入 Transformers
S
kornwtp
123
2
Keyphrase Mpnet V1
专为短语优化的句子转换器模型，可将短语映射到768维稠密向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。
文本嵌入 Transformers
K
uclanlp
4,278
2
Simcse Model M Bert Thai Cased
基于mBERT的泰语句子嵌入模型，使用SimCSE方法在泰语维基百科数据上训练，可将文本映射为768维向量
文本嵌入 Transformers
S
mrp
1,637
7
Simcse Model Distil M Bert
基于m-Distil-BERT的句子转换器模型，采用SimCSE方法训练，可将文本映射为768维向量，适用于语义搜索和聚类任务
文本嵌入 Transformers
S
mrp
21
0
Chemical Bert Uncased Simcse
Apache-2.0
基于化学领域的BERT模型，采用SimCSE方法进行句子嵌入训练，适用于化学文本的相似度计算和特征提取。
文本嵌入 Transformers
C
recobo
13
1
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