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halong_embedding

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优化的信息检索与越南文本嵌入模型

这个模型专注于越南语文本嵌入，利用RAG以提高生产效率，并采用Matryoshka损失来实现嵌入截断，从而加快比较速度。微调于intfloat/multilingual-e5-base模型，该模型适用于语义文本相似性、搜索和文本分类等任务，映射到784维密集向量空间，支持多语种处理。在多个余弦相似度指标中具有卓越表现，如cosine accuracy@10达到0.9687，提供高效的信息检索和分类解决方案。

越南语余弦相似度信息检索开源项目模型GithubHalong Embedding句子转换器Huggingface
GitHubHugging Face文档

项目介绍：Halong Embedding

背景与目标

Halong Embedding是一种旨在提高信息检索（Information Retrieval，RAG）效率的越南语文本嵌入模型。该模型是通过句子转换器模型（Sentence Transformers）库调整而来，主要用于生成句子和段落的密集向量表示。这一项目旨在以高效的方式进行语义文本相似性计算、语义搜索、释义挖掘、文本分类以及聚类等任务。

模型细节

模型描述

  • 模型类型： 句子转换器（Sentence Transformer）
  • 基础模型： multilingual-e5-base
  • 最大序列长度： 512个词元
  • 输出维度： 768个词元
  • 相似度函数： 余弦相似度
  • 语言： 以越南语为主的多语言支持
  • 许可证： Apache-2.0

模型结构

Halong Embedding通过多层句子转换器实现，共包括转换器、池化层及归一化层等三个主要部分。

模型的使用

可以通过Sentence Transformers库加载并使用Halong Embedding模型，进行文本语义相似度的计算。安装库后，用户可以输入一句查询及一组文档，该模型将生成查询和文档的嵌入，并计算这些嵌入之间的余弦相似度，然后根据相似度进行排序。

Matryoshka嵌入推理

Halong Embedding还支持Matryoshka Loss机制，该机制允许在减少嵌入维度的情况下，尽可能地保留嵌入的语义信息。Matryoshka机制能够让嵌入在不同维度下保持较高的性能，从而提升处理速度。

评估与表现

Halong Embedding在多个结构维度上对信息检索任务进行了评测，其在多个统计指标上表现优异。例如，在768维度下，该模型在信息检索的Accuracy@1指标上达到0.8294，Recall@10的得分为0.9640。此外，Matryoshka Loss的引入进一步增强了模型的处理性能。

相关文献引用

如果需要引用Halong Embedding和相关文献，可参考以下BibTeX格式：

@misc{HalongEmbedding,
  title={HalongEmbedding: A Vietnamese Text Embedding},
  author={Ngo Hieu},
  year={2024},
  publisher={Huggingface},
}

重要性与应用

Halong Embedding作为一款高效的文本嵌入工具，不仅在越南语的信息检索任务中表现突出，还为多语言环境下的复杂语义分析提供了优秀的方案。该模型对于自然语言处理领域的研究者和开发者来说，是一个极具实用价值的工具。

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