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acge_text_embedding

acge_text_embedding

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。

文本嵌入Huggingface模型信息检索Github语义相似度MTEB开源项目sentence-transformers
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acge_text_embedding项目介绍

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。

项目特点

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

主要应用场景

  1. 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。

  2. 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。

  3. 文本聚类：在CLSClusteringP2P和CLSClusteringS2S数据集上，模型展示了良好的聚类效果。

  4. 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。

  5. 文本对分类：在CMNLI数据集上，模型展现出高准确率和F1分数。

性能亮点

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

总结

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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