jina-embeddings-v2-base-zh
基于Transformer的中文文本向量模型，适用于语义检索和相似度计算
基于Transformer架 构的中文文本向量模型，支持句子相似度计算、文本分类、检索和重排序功能。在MTEB中文基准测试中完成了医疗问答、电商等领域的评估，支持中英双语处理，采用Apache-2.0开源许可证。
项目概述
jina-embeddings-v2-base-zh是一个专门面向中文和英文双语的文本嵌入模型，基于sentence-transformers框架开发。该模型主要用于文本特征提取、句子相似度计算等自然语言处理任务。
主要特点
- 双语支持：同时支持中文和英文文本处理
- 开源许可：采用Apache-2.0开源协议
- 多任务支持：可用于文本分类、文本检索、文本聚类等多种NLP任务
- 高性能：在多个评测数据集上展现出优秀的性能表现
应用场景
该模型可以应用在以下场景：
- 文本相似度计算
- 问答系统
- 文本分类
- 文本检索
- 文档重排序
- 文本聚类
性能表现
该模型在多个中文数据集上进行了评测，展现出优秀的性能：
- 在BQ数据集上的句子相似度任务中，余弦相似度Spearman相关系数达到66.07%
- 在医疗问答重排序任务(CMedQAv2)上，MAP指标达到83.74%
- 在电商评论分类任务(JDReview)上，准确率达到79.57%
- 在LCQMC语义匹配任务中，余弦相似度Spearman相关系数达到75.74%
技术特性
- 基于transformers架构
- 支持transformers.js框架
- 提供完整的MTEB(Massive Text Embedding Benchmark)评测结果
- 支持多种相似度计算方式：余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等
使用优势
- 双语处理能力强，适合中英文混合场景
- 在多个领域数据集上表现稳定
- 支持多种距离计算方式，灵活适应不同应用需求
- 具备完整的评测体系，性能可信度高
- 开源协议友好，可用于商业项目
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