Text embedding 模型总结

目前，随着 Langchain + LLM模型 的火热，除了层出不穷的大模型外，因为检索的能力会很大程度影响最终的问答效果，文本的嵌入模型也是大家比较关注的。本文主要介绍效果较好的几种文本嵌入模型。

MTEB榜单

判断哪些文本嵌入模型效果较好，通常需要一个评估指标来进行比较，MTEB就是一个海量文本嵌入模型的评估基准。
MTEB: Massive Text Embedding Benchmark（海量文本嵌入基准）

• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2210.07316
• github地址：https://github.com/embeddings-benchmark/mteb#leaderboard

论文摘要如下：
文本嵌入通常在单个任务的一小部分数据集上进行评估，而不包括它们在其他任务中的可能应用。目前尚不清楚最新的语义文本相似性嵌入(STS)是否可以同样很好地应用于其他任务，如聚类或重新排序。这使得该领域的进展难以跟踪，因为各种模型不断被提出而没有得到适当的评估。为了解决这个问题，我们引入了海量文本语义向量基准测试(MTEB)。MTEB包含8个语义向量任务，涵盖58个数据集和112种语言。通过在MTEB上对33个模型进行基准测试，我们建立了迄今为止最全面的文本嵌入基准。我们发现没有特定的文本嵌入方法在所有任务中都占主导地位。这表明该领域尚未集中在一个通用的文本嵌入方法上，并将其扩展到足以在所有嵌入任务上提供最先进的结果。

榜单地址：https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard

8个嵌入任务

Bitext Mining（双语文本挖掘）：输入是来自两种不同语言的两组句子。对于第一组中的每个句子，需要在第二组中找到最佳匹配。匹配通常是翻译。所提供的模型用于嵌入每个句子，并通过余弦相似度找到最接近的对。
Classification（分类）：训练和测试集均使用所提供的模型进行文本嵌入表示。训练集用于训练逻辑回归分类器（如最大迭代100次），在测试集中进行评分。
Clustering（聚类）：给定一组句子或段落，目标是将它们分组成有意义的类。
Pair Classification（句子对分类）：提供一对文本输入，并需要分配一个标签。标签通常是表示重复或释义对的二进制变量。两个文本通过模型嵌入，它们的距离用各种度量来计算(余弦相似度，点积，欧氏距离，曼哈顿距离)。
Reranking（重新排序）：输入是一个查询query和文本的列表（列表中是与query相关或不相关的文本）。其目的是根据与查询的相关性对结果进行排序。文本和query通过模型进行嵌入，然后使用余弦相似度将其与查询进行比较。对每个查询进行评分，并在所有查询中取平均值。指标是平均MRR@k和MAP，后者是主要指标。
Retrieval （检索）：每个数据集由语料库、查询query和每个查询到语料库中相关文档的映射组成。目的是找到这些相关文件。所提供的模型用于嵌入所有查询和所有语料库文档，并使用余弦相似度计算相似度分数。根据分数对每个查询的语料库文档进行排序后，分别计算nDCG@k, MRR@k，MAP@k、precision@k和recall@k。nDCG@10作为主要度量。
Semantic Textual Similarity(STS)（语义文本相似度）：给定一对句子，目的是确定它们的相似度。标签是连续得分，数字越高表示句子越相似。所提供的模型用于嵌入句子，并使用各种距离度量来计算句子的相似度。距离的基准是使用Pearson和Spearman相关性的真实相似度。基于余弦相似度的Spearman相关作为主要度量。
Summarization（摘要）：提供了一组人工编写和机器生成的摘要。目的是给机器生成的摘要进行打分。所提供的模型首先用于嵌入所有摘要。
对每个机器生成的摘要嵌入，计算与所有人类摘要嵌入的距离。
最接近的分数(例如，最高余弦相似度)被保留并用作单个机器生成摘要的模型分数。

三种数据集类别

为了进一步提高MTEB的多样性，还包括了不同文本长度的数据集。所有数据集分为三类：

• 句子对句子(S2S)：一个句子与另一个句子比较。S2S的一个例子是MTEB中所有当前的STS任务，其中评估两个句子之间的相似性。适用任务：文本相似度匹配，重复问题检测，文本分类等；
• 段落到段落(P2P)：将一个段落与另一个段落进行比较。MTEB对输入长度没有限制，在必要时由模型截断。一些聚类任务为S2S和P2P任务。前者只比较标题，后者包括标题和内容。例如，对于ArxivClustering，在P2P设置下，摘要被连接到标题。适用任务：聚类。
  句子到段落(S2P)：在S2P设置中混合了几个检索数据集。这里的查询是一个句子，而文档是由多个句子组成的长段落。适用任务：文本检索。

C_METB榜单

C_METB榜单地址：https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/tree/master/C_MTEB#leaderboard
最全面的中文语义向量评测基准C-MTEB 开源，涵盖6大类评测任务（检索、排序、句子相似度、推理、分类、聚类），涉及31个相关数据集，已合并至 Hugging Face MTEB leaderboard 中。

文本向量表示模型

m3e模型
e5模型
bge模型
https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/blob/master/README_zh.md