文本向量化工具text2vec: 实现多模型文本表征

124 浏览量更新于2024-10-01 收藏 2.85MB ZIP 举报

资源摘要信息:"text2vec-master.zip是一个包含了文本向量表征工具的压缩包文件，主要功能是将文本转化为向量矩阵。这个工具集成了多种文本表征模型，包括Word2Vec、RankBM25、Sentence-BERT、CoSENT等，可以用于文本相似度计算，且开箱即用。 Word2Vec是一种通过训练得到词向量的模型，能够捕捉词与词之间的关系。它有两种训练模式，CBOW(连续词袋)和Skip-gram，分别通过考虑上下文词来预测目标词，或者通过目标词来预测上下文词。Word2Vec模型在自然语言处理领域广泛应用，如文本分类、情感分析等。 RankBM25是一种基于概率的排名函数，主要应用于搜索引擎中。它基于布尔模型和TF-IDF模型，考虑了词频和文档长度等因素，用来衡量文档的相关性。 Sentence-BERT是一种改进的BERT模型，主要用于句子的语义表征。BERT模型是一种基于Transformer结构的预训练语言模型，能够学习到丰富的语言特征。Sentence-BERT通过修改BERT的输出层，使其能够输出固定长度的句子向量，便于计算句子间的相似度。 CoSENT是一种通过对比学习来学习句子向量的方法。它通过最小化相同语义的句子间距离，最大化不同语义的句子间距离，来获得更好的句子向量表征。这些模型各自有不同的特点和应用场景，用户可以根据自己的需求选择合适的模型进行使用。text2vec-master.zip作为一个开箱即用的工具，大大降低了用户的学习和使用门槛，使得文本向量表征技术的推广和应用更加便捷。"

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text2vec-master.zip （106个子文件）

36-text-rep-examples.md 1KB

stats_util.py 859B

test_issue.py 2KB

dc-test.jsonl 1.57MB

test_multi_process.py 977B

sentence_embedding_en_demo.py 3KB

simcse-loss.png 11KB

distance.py 6KB

similarity.py 10KB

wechat.jpeg 40KB

test_lcqmc_similarity.py 3KB

cosent_model.py 15KB

move1.jpg 33KB

count_text_length.py 2KB

training_sup_text_matching_model_jsonl_data.py 5KB

.gitignore 1KB

test_qps.py 7KB

__init__.py 0B

flag_dres_model.py 3KB

bertmatching_dataset.py 4KB

summarize_results.py 6KB

README.md 49KB

ngram.py 3KB

bm25.py 2KB

bge_model.py 16KB

bug-report.md 301B

semantic_search_demo.py 3KB

cli.py 5KB

uv.png 56KB

index.html 507B

test_similarity.py 4KB

cosent_dataset.py 3KB

word2vec.py 6KB

training_sup_text_matching_model_en.py 7KB

text_matching_dataset.py 6KB

test_sbert_embeddings.py 3KB

training_bge_model_mydata.py 5KB

jina_client_demo.py 1KB

README_EN.md 40KB

bert-fc-train.png 13KB

computing_embeddings_demo.py 2KB

test_model_spearman.py 15KB

computing_embeddings_multi_gpu_demo.py 1KB

build_zh_nli_dataset.py 15KB

use_origin_transformers_demo.py 1KB

LICENSE 11KB

jina_server_demo.py 328B

__init__.py 1KB

version.py 84B

sbert_train.png 72KB

bge_finetune_data.jsonl 2.3MB

usage-question.md 199B

eval_MTEB.py 3KB

STS-B.valid.data 181KB

README.md 12KB

set_stopwords_demo.py 638B

test_rankbm25.py 2KB

gradio_demo.py 1KB

stsbenchmark.tsv.gz 383KB

model_report.md 30KB

sentence_embeddings_zh_demo.py 2KB

tokenizer.py 2KB

sentencebert_model.py 15KB

hard_negatives_mine.py 5KB

STS-B.train.data 584KB

training_unsup_text_matching_model_en.py 8KB

cosent_train.png 15KB

sbert_inference.png 61KB

base1.jpg 37KB

models_en_sentence_embeddings.html 27KB

test_w2v_embeddings.py 2KB

io_util.py 2KB

snli_zh_50.jsonl 9KB

inference.png 34KB

CONTRIBUTING.md 515B

bge_dataset.py 3KB

get_file.py 15KB

feature-request.md 278B

test_longtext_simscore.py 2KB

setup.py 2KB

CITATION.cff 311B

t2v-logo.png 11KB

build_zh_bge_dataset.py 2KB

ngram_demo.py 894B

eval_C-MTEB.py 2KB

sim-bert-fc-train.png 14KB

sentence_model.py 18KB

training_sup_text_matching_model_mydata.py 5KB

test_hf_dataset.py 783B

STS-B.test.data 144KB

model_spearman.py 4KB

dd-test.jsonl 182KB

fastapi_server_demo.py 1KB

rank_bm25.py 5KB

bertmatching_model.py 19KB

base_model.md 1KB

hf.png 238KB

training_sup_text_matching_model.py 5KB

37-text-rep-model.md 5KB

semantic_text_similarity_demo.py 3KB

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文本向量化工具text2vec: 实现多模型文本表征

shibing624-text2vec-base-chinese模型文件

人工智能-项目实践-文本向量-基于milvus和faiss实现文本转向量并存储的流程及简单性能测试.zip

rnn-text-classification-master.zip

Chinese-Text-Classification-Pytorch-master.zip

text-analytics-with-python-master.zip

zh_cnn_text_classify-master.zip_CNN_cnn tensorflow_python CNN_卷

text-classification-cnn-rnn-master.zip_CNN_CNN RNN_RNN CNN 分类_RN

tfjs-models-master(1).zip

weibo-comment-crawler-master_爬取微博评论_微博分析_评论情感分析.zip

text-cnn：嵌入Word2vec词向量的CNN中文文本分类.zip

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