词袋模型(Bag-of-words model:BOW)假定对于给定文本,忽略单词出现的顺序和语法等因素,将其视为词汇的简单集合,文档中每个单词的出现属于独立关系,不依赖于其它单词。先将句子向量化,句子维度和字典维度一致,第 i 维上的数字代表 ID 为 i 的词语在该句子里出现的频率。 四、词频-逆文档频率模型 TF-IDF(term fre...
在支撑这些大型语言模型应用落地方面,文本向量化模型(Embedding Model)的重要性也不言而喻。 近期,我在浏览huggingface发现,国产自研文本向量化模型acge_text_embedding(以下简称“acge模型”)已经在业界权威的中文语义向量评测基准C-MTEB(Chinese Massive Text Embedding Benchmark)中获得了第一名。今天这篇文章将围绕以下...
bge进行难例挖掘使用了如下文章的方法《Approximate nearest neighbor negative contrastive learning for dense text retrieval.》,大致思路是在文档向量空间找到和文档正例最相近的文档片段当作文档负例,训练向量化模型。模型更新一段时间后,刷新文档向量,寻找新的文档负例,继续训练模型。还有一些其他的难例挖掘论文,供大家...
一、文本向量化模型新突破——acge模型 1.1、文本向量化模型 文本向量化模型是自然语言处理(NLP)中的一项核心技术,它可以将单词、句子或图像特征等高维的离散数据转换为低维的连续向量,从而将文本数据转换为计算机能够处理的数值型向量形式。如下图所示,文本向量化模型通过将“家常菜烹饪指南”转换为数值向量,可以将文本...
在人工智能领域，大语言模型的迅猛发展正在改变着信息处理的格局。作为大模型应用的关键支撑技术，Embedding模型正成为业界的焦点。近日，人工智能及大数据科技企业合合信息发布了其自主研发的文本向量化模型——acge_text_embedding（简称“acge模型”），并在权威的中文文本向量评测基准C-MTEB中荣登榜首。MTEB被公认为是...
这说明acge模型能够有效地从文本中提取语义特征,并将其转化为向量表示,并且能够对文本之间的语义相关性进行准确的度量。 2.2、C-MTEB评估复现 C-MTEB是一个全面评估中文向量化模型通用性的基准,其收集35个公开可用的数据集,涵盖了六大类任务,收集了35个公开可用的中文数据集,这些数据集涵盖了分类、聚类、检索、排序...
中文向量化模型的出现,将中文文本转化为数值向量,有助于减少文本处理的复杂度,提高模型在中文自然语言处理任务中的性能。 二、中文向量化模型的核心技术与应用领域 中文向量化模型主要采用词嵌入技术将中文词汇转化为数值向量。词嵌入技术是通过大量训练数据学习词汇间的语义关系,使得具有相似语义的词汇在向量空间中靠近。在...
在人工智能浪潮中，大语言模型的发展不断刷新着技术的高度，而Embedding模型作为支撑模型应用落地的关键技术，日益受到业界的关注。近日，合合信息发布了其自研的文本向量化模型——acge_text_embedding（简称“acge模型”），并在业界权威的中文文本向量评测基准C-MTEB中一举夺魁。C-MTEB榜单结果 C-MTEB作为中文文本向量...
中文向量化模型是一种将中文文本映射为连续向量的方法,其主要目的是通过学习文本的语义信息,将文本表示为具有一定意义的向量。这样,计算机就可以通过计算向量的相似度或者进行向量空间的运算,来完成各种自然语言处理任务。中文向量化模型的主要作用有以下几点: 1.提高文本表示的准确性:通过学习文本的语义信息,中文向量化模型...
本发明公开了多模态向量化模型的训练方法，包括如下步骤：步骤一，进行数据准备，收集图文对数据、文本对数据和图像对数据；步骤二，构建一个统一的多模态向量化模型，能够同时处理文本和图像数据；步骤三，构建损失函数；步骤四，同时使用图文对数据、文本对数据和图像对数据进行两个阶段的训练本发明的多模态向量化模型的...