在https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard上可以看到,acge模型已经在目前业界最全面、最权威的中文语义向量评测基准C-MTEB(Chinese Massive Text Embedding Benchmark)的榜单中获得了第一名的成绩。 由上表可以看到,acge_text_embedding模型在“Classification Average (9 datasets)”这一列中,acge_text_embeddi...
Text embedding (the same as word embeddings) is a transformative technique in natural language processing (NLP) that has improved how machines understand and process human language. Text embedding converts raw text into numerical vectors, allowing computers to understand it better. The reason for thi...
如上如所示,TextCNN的模型结构中主要包含如下的几个部分: Embedding层:将词映射成对应的向量。以上图为例,7个词被影射到对应的k维向量中,构成7×k的矩阵; Convolutional层:对词映射后的特征做一维卷积操作; Pooling层:对卷积后的结果做pooling操作,如图中采用的是max-pooling; 全连接层:最后接一层全连接的 soft...
Text Embedding在大模型中的应用是一个重要的技术,它涉及到将高维度的数据(如文本)映射到低维度空间的过程。这一过程不仅有助于减少数据处理的复杂性,还能够捕捉和表达数据的语义信息。在自然语言处理(NLP)和机器学习领域,Text Embedding是实现文本分类、情感分析、机器翻译等任务的基础。 工作原理 Text Embedding的核...
文本向量化模型acge_text_embedding 1.背景 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。当文本信息被转换为向量形式后,输出的结果能够进一步地为多种后续任务提供有力支持,例如:搜索、...
论文:MTEB: Massive Text Embedding Benchmark (2022.10,Hugging Face) 代码:embeddings-benchmark/mteb :大规模文本嵌入评估 中文文本嵌入评估:CMTEB 向量的检索 向量搜索库 Approximate Nearest Neighbor(ANN)是一种用于在大规模数据集中寻找最近邻居的算法。其目标是在尽可能短的时间内找到与给定查询点最近的数据点,...
Text Embedding在大模型中的应用是一个重要的技术,它涉及到将高维度的数据(如文本)映射到低维度空间的过程。这一过程不仅有助于减少数据处理的复杂性,还能够捕捉和表达数据的语义信息。在自然语言处理(NLP)和机器学习领域,Text Embedding是实现文本分类、情感分析、机器翻译等任务的基础。
本文将使用 Python 实现和对比解释 NLP中的3种不同文本摘要策略:老式的 TextRank(使用 gensim)、著名的 Seq2Seq(使基于 tensorflow)和最前沿的 BART(使用Transformers )。 NLP(自然语言处理)是人工智能领域,研究计算机与人类语言之间的...
这就意味着:即使是同一个样本过两次模型也会得到两个不同的 embedding。而因为同样的样本,那一定是相似的,模型输出的这两个 embedding 距离就应当尽可能的相近;反之,那些不同的输入样本过模型后得到的 embedding 就应当尽可能的被推远。 具体来讲,一个 batch 内每个句子会过 2 次模型,得到 2 * batch 个向量...
一、文本嵌入(Text-Embedding) 技术快速入门 这部分是一个快速入门 1. Text-Embedding 技术概述 Text-embedding技术是一种将文本数据转换为向量的技术,通过深度学习模型将文本的语义信息嵌入到高维向量空间中。这些向量不仅能表达文本内容,还能捕捉文本之间的相似性和关系,从而让计算机高效地进行文本检索、分类、聚类等任...