
高性能中文文本嵌 入模型,提升语义相似度和检索效果
acge_text_embedding是一个针对中文自然语言处理优化的文本嵌入模型。该模型在MTEB基准测试中表现优异,尤其在语义相似度计算和信息检索任务上成绩突出。它还在文本分类等多个中文NLP任务中展现出优秀性能,为中文自然语言处理应用提供了高效的文本表示能力。
acge_text_embedding是一个强大的文本嵌入模型,专门用于中文自然语言处理任务。该项目在多个中文NLP基准测试中展现出了优秀的性能,涵盖了广泛的应用场景。
多任务支持:acge_text_embedding模型在句子相似度、文本分类、文本聚类、信息检索等多种NLP任务中表现出色。
中文优化:该模型专门针对中文语言进行了优化,能够有效处理中文文本的语义特征。
性能卓越:在多个中文数据集上进行的评估显示,acge_text_embedding在各项指标上均取得了令人满意的结果。
句子相似度计算:在AFQMC、ATEC、BQ等数据集上,模型展现出优秀的相似度计算能力。
文本分类:在亚马逊评论分类、IFlyTek分类等任务中,模型表现稳定。
文本聚类:在CLSClusteringP2P和CLSClusteringS2S数据集上,模型展示了良好的聚类效果。
信息检索:在CMedQA、Covid检索、电商检索等多个检索任务中,模型表现出色。
文本对分类:在CMNLI数据集上,模型展现出高准确率和F1分数。
在LCQMC数据集上,模型的余弦相似度Spearman相关系数达到78.17,显示出excellent的语义理解能力。
在MMarco重排序任务中,模型的MAP指标达到27.76,展现出优秀的文档排序能力。
在电商检索任务中,模型的Recall@10达到83.1,说明其在实际应用中具有很高的检索效率。
acge_text_embedding项目为中文NLP任务提供了一个全面而强大的文本嵌入解决方案。无论是学术研究还是工业应用,该模型都能满足多样化的需求。其在各种任务和数据集上的出色 表现,证明了它在中文文本处理领域的巨大潜力和实用价值。


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