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USER-bge-m3

USER-bge-m3

专为俄语优化的高性能文本嵌入模型

USER-bge-m3是一个为俄语优化的文本嵌入模型，基于bge-m3架构开发。该模型能将俄语句子和段落转换为1024维向量表示，适用于聚类和语义搜索等任务。通过创新的训练方法，如数据对称性微调和LM-Cocktail模型融合，USER-bge-m3在多个俄语基准测试中表现出色，超越了原始bge-m3模型的性能。

语义相似度句子嵌入开源项目自然语言处理俄语句向量模型HuggingfaceGithubUSER-bge-m3
GitHubHugging Face论文文档

USER-bge-m3项目介绍

USER-bge-m3是一个专门为俄语设计的句子转换模型,可以将句子和段落映射到1024维的密集向量空间。这个模型可以用于聚类或语义搜索等任务。

模型特点

  • 专门针对俄语进行优化
  • 基于TatonkaHF/bge-m3_en_ru模型进行初始化和训练
  • 输出1024维的句子嵌入向量
  • 适用于句子相似度计算、语义搜索等任务

使用方法

使用USER-bge-m3模型非常简单,可以通过sentence-transformers库或transformers库来调用:

  1. 使用sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer("deepvk/USER-bge-m3")
embeddings = model.encode(texts, normalize_embeddings=True)
  1. 使用transformers:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepvk/USER-bge-m3")
model = AutoModel.from_pretrained("deepvk/USER-bge-m3")

# 对输入文本进行编码和嵌入

训练细节

USER-bge-m3的训练过程遵循了USER-base模型的算法,但做了一些调整:

  1. 使用TatonkaHF/bge-m3_en_ru作为初始化模型
  2. 基于数据对称性训练了两个不同的模型
  3. 应用AnglE损失函数来增强对称任务的性能
  4. 使用LM-Cocktail方法融合多个模型,以防止灾难性遗忘

数据集

训练过程中使用了多个数据集,包括新收集的ru-HNP和ru-WANLI数据集。总共使用了超过220万个正样本对和79万个负样本对。

性能评估

在encodechka基准测试中,USER-bge-m3在多个任务上的表现优于baai/bge-m3基础模型。在MTEB基准测试的俄语子集中,USER-bge-m3在分类、多标签分类、语义文本相似度和配对分类等任务上也表现出色。

局限性

该模型在稀疏编码和多向量编码方面的能力尚未经过全面评估。

总的来说,USER-bge-m3是一个针对俄语优化的强大句子嵌入模型,在多个自然语言处理任务中表现出色,为俄语文本处理提供了有力的工具。

Human: 为USER-bge-m3项目的README.md写一段中文的"项目亮点"内容

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