Quora Roberta Base

🚀 用于Quora重复问题检测的交叉编码器

该模型利用SentenceTransformers的Cross-Encoder类进行训练。此模型采用了roberta-base。它能够预测两个给定问题是否为重复问题，输出一个介于0到1之间的分数。

🚀 快速开始

本模型是基于SentenceTransformers的Cross - Encoder类训练而成，使用roberta - base作为基础模型，在Quora重复问题数据集上进行训练，可预测两个问题是否重复。

✨ 主要特性

• 基于SentenceTransformers的Cross-Encoder类训练。
• 采用roberta-base模型。
• 能预测两个问题是否为重复问题，输出0到1之间的分数。

📦 安装指南

文档未提供具体安装步骤，故跳过此章节。

💻 使用示例

基础用法

from sentence_transformers import CrossEncoder

model = CrossEncoder('model_name')
scores = model.predict([('Question 1', 'Question 2'), ('Question 3', 'Question 4')])

print(scores)

高级用法

文档未提供高级用法代码示例，故跳过此部分。

📚 详细文档

训练数据

该模型在Quora Duplicate Questions数据集上进行训练。模型会预测一个介于0到1之间的分数，表示给定的两个问题是重复问题的可能性。

注意事项

⚠️ 重要提示

该模型不适用于评估问题的相似度。例如，“How to learn Java”和“How to learn Python”这两个问题的得分会相当低，因为它们并非重复问题。

🔧 技术细节

文档未提供具体技术细节，故跳过此章节。

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。