中文文本嵌入模型哪个好
时间: 2025-02-16 21:08:12 浏览: 373
### 推荐优秀的中文文本嵌入模型
#### conan-embedding-v1
截至2024年10月,在C-MTEB评测基准中,conan-embedding-v1被认为是当前最先进的中文嵌入模型[^1]。此模型具有出色的泛化能力,适用于广泛的应用场景。相较于其他基于BERT或RoBERTa架构的任务定向微调模型,conan-embedding-v1提供了更大的最大令牌数选项,最高可达128K,这使得处理长文档成为可能。
对于特定领域的高级需求,尽管conan-embedding-v1已经非常强大,但在某些情况下仍然建议对该模型进行进一步的微调以优化性能。用户可以从ModelScope平台下载该模型,而对于希望在国内环境中轻松部署的人来说,Xinference是一个不错的选择。
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model/conan-embedding-v1")
model = AutoModel.from_pretrained("model/conan-embedding-v1")
text = "这是一个测试句子"
tokens = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**tokens)
embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).detach().numpy()
print(embeddings)
```
#### M3E模型 (Moka Massive Mixed Embedding Model)
另一个值得注意的是M3E模型,这是一种支持中英文双语的高质量文本嵌入解决方案,特别适合跨语言任务。经过大规模多领域数据集训练后的M3E能够有效捕捉不同类型文本之间的关系,并提供精确的结果。由于其广泛的适用范围以及良好的效果,M3E也是一个值得考虑的选择[^2]。
#### Baichuan Text Embeddings
Baichuan Text Embeddings专注于中文文本处理,虽然目前只限于单一语言的支持,但它拥有高效的512-token窗口大小和1024维度输出特性,使其成为一个稳定可靠的选项。随着未来版本的发展,预计将会增加更多的功能和支持[^3]。
#### acge_text_embedding
最后提到的是由合合信息发布的新一代文本向量化模型——acge_text_embedding。这款模型不仅在多个评估指标上取得了优异成绩,而且还在实际应用场景中展示了卓越的表现力。作为最新发布的成果之一,acge_text_embedding无疑也是探索先进中文文本表示的好起点[^4]。
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