MODEL PROFILE · 模型档案

text2vec-base-multilingual

shibing624 · text2vec-base-multilingual

It maps sentences to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like sentence embeddings, text matching or semantic search. For an automated evaluation of this model, see the *Evaluation Benchmark*: text2vec Available languages are: de, en, es, fr, it, nl, pl, pt, ru, zh 说明: - 结果评测指标:spearman系数 - `shibing624/text2vec-base-chinese`模型,是用CoSENT方法训练,基于`hfl/chinese-macbert-base`在中文STS-B数据训练得到,并在中文STS-B测试集评估达到较好效果,运行examples/training_sup_text_matching_model.py代码可训练模型,模型文件已经上传HF model hub,中文通用语义匹配任务推荐使用 - `shibing624/text2vec-base-chinese-sentence`模型,是用CoSENT方法训练,基于`nghuyong/ernie-3.0-base-zh`用人工挑选后的中文STS数据集shibing624/nli-zh-all/text2vec-base-chinese-sentence-dataset训练得到,并在中文各NLI测试集评估达到较好效果,运行examples/training_sup_text_matching_model_jsonl_data.py代码可训练模型,模型文件已经上传HF model hub,中文s2s(句子vs句子)语义匹配任务推荐使用 - `shibing624/text2vec-base-chinese-paraphrase`模型,是用CoSENT方法训练,基于`nghuyong/ernie-3.0-base-zh`用人工挑选后的中文STS数据集shibing624/nli-zh-all/text2vec-base-chinese-paraphrase-dataset,数据集相对于shibing624/nli-zh-all/text2vec-base-chinese-sentence-dataset加入了s2p(sentence to paraphrase)数据,强化了其长文本的表征能力,并在中文各NLI测试集评估达到SOTA,运行examples/training_sup_text_matching_model_jsonl_data.py代码可训练模型,模型文件已经上传HF model hub,中文s2p(句子vs段落)语义匹配任务推荐使用 - `shibing624/text2vec-base-multilingual`模型,是用CoSENT方法训练,基于`sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2`用人工挑选后的多语言STS数据集shibing624/nli-zh-all/text2vec-base-multilingual-dataset训练得到,并在中英文测试集评估相对于原模型效果有提升,运行examples/training_sup_text_matching_model_jsonl_data.py代码可训练模型,模型文件已经上传HF model hub,多语言语义匹配任务推荐使用 - `w2v-light-tencent-chinese`是腾讯词向量的Word2Vec模型,CPU加载使用,适用于中文字面匹配任务和缺少数据的冷启动情况 - QPS的GPU测试环境是Tesla V100,显存32GB

向量与相似度license:apache-2.0
上下文窗口来源未披露
输入 → 输出文本 → 向量
模型权重待核验
档案更新时间2026/10/30 04:56:52
OVERVIEW

模型介绍

It maps sentences to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like sentence embeddings, text matching or semantic search. For an automated evaluation of this model, see the *Evaluation Benchmark*: text2vec Available languages are: de, en, es, fr, it, nl, pl, pt, ru, zh 说明: - 结果评测指标:spearman系数 - `shibing624/text2vec-base-chinese`模型,是用CoSENT方法训练,基于`hfl/chinese-macbert-base`在中文STS-B数据训练得到,并在中文STS-B测试集评估达到较好效果,运行examples/training_sup_text_matching_model.py代码可训练模型,模型文件已经上传HF model hub,中文通用语义匹配任务推荐使用 - `shibing624/text2vec-base-chinese-sentence`模型,是用CoSENT方法训练,基于`nghuyong/ernie-3.0-base-zh`用人工挑选后的中文STS数据集shibing624/nli-zh-all/text2vec-base-chinese-sentence-dataset训练得到,并在中文各NLI测试集评估达到较好效果,运行examples/training_sup_text_matching_model_jsonl_data.py代码可训练模型,模型文件已经上传HF model hub,中文s2s(句子vs句子)语义匹配任务推荐使用 - `shibing624/text2vec-base-chinese-paraphrase`模型,是用CoSENT方法训练,基于`nghuyong/ernie-3.0-base-zh`用人工挑选后的中文STS数据集shibing624/nli-zh-all/text2vec-base-chinese-paraphrase-dataset,数据集相对于shibing624/nli-zh-all/text2vec-base-chinese-sentence-dataset加入了s2p(sentence to paraphrase)数据,强化了其长文本的表征能力,并在中文各NLI测试集评估达到SOTA,运行examples/training_sup_text_matching_model_jsonl_data.py代码可训练模型,模型文件已经上传HF model hub,中文s2p(句子vs段落)语义匹配任务推荐使用 - `shibing624/text2vec-base-multilingual`模型,是用CoSENT方法训练,基于`sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2`用人工挑选后的多语言STS数据集shibing624/nli-zh-all/text2vec-base-multilingual-dataset训练得到,并在中英文测试集评估相对于原模型效果有提升,运行examples/training_sup_text_matching_model_jsonl_data.py代码可训练模型,模型文件已经上传HF model hub,多语言语义匹配任务推荐使用 - `w2v-light-tencent-chinese`是腾讯词向量的Word2Vec模型,CPU加载使用,适用于中文字面匹配任务和缺少数据的冷启动情况 - QPS的GPU测试环境是Tesla V100,显存32GB

主要特点

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

局限与注意事项

暂无足够来源支持具体缺点结论。请重点验证实际任务表现、时延、数据政策、许可与版本生命周期。

PRICING & COST

来源报价与费用分析

同一模型在不同渠道、地区和配置下可能采用不同价格。下表独立保留各渠道报价,不将渠道价格视为厂商官方统一价格。

来源 / 渠道输入输出计费单位采集时间
暂未取得可核验报价,请查阅来源渠道。

按月估算基础 Token 费用

—

预估不包含缓存优惠、阶梯定价、多模态附加费用、网络检索、税费及推理额外输出。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公开评测与运行配置

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

查看完整已收录榜单 →

常见问题

开放权重是否代表可以免费商用?

不一定。应核对具体版本许可证、商用门槛和使用政策。自部署还会产生算力和维护成本。

这些价格是实时结算价格吗?

不是实时结算价格,而是带采集时间的来源报价快照。请到对应渠道核对当前版本、区域、折扣和计费方式。

资料来源与可追溯记录

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。