Multilingual E5 Small

🚀 ONNX版 intfloat/multilingual-e5-small

このモデルは sentence-transformers モデルです。文章や段落を384次元の密ベクトル空間にマッピングし、クラスタリングや意味検索などのタスクに使用できます。このモデルのONNX版は、Metarank リランカーで意味的な類似性を評価するために作成されています。

Metarankのメインドキュメント を参照して、設定方法を確認してください。

TLDR:

- type: field_match
  name: title_query_match
  rankingField: ranking.query
  itemField: item.title
  distance: cos 
  method:
    type: bi-encoder 
    model: metarank/multilingual-e5-small

🚀 クイックスタート

このモデルは、文章や段落を384次元の密ベクトル空間にマッピングすることができ、クラスタリングや意味検索などのタスクに使用できます。ONNX版はMetarankリランカーでの意味的な類似性評価に最適化されています。

📚 ドキュメント

• タグ: sentence-transformers、feature-extraction、sentence-similarity
• 使用データセット:
  • s2orc
  • flax-sentence-embeddings/stackexchange_xml
  • ms_marco
  • gooaq
  • yahoo_answers_topics
  • code_search_net
  • search_qa
  • eli5
  • snli
  • multi_nli
  • wikihow
  • natural_questions
  • trivia_qa
  • embedding-data/sentence-compression
  • embedding-data/flickr30k-captions
  • embedding-data/altlex
  • embedding-data/simple-wiki
  • embedding-data/QQP
  • embedding-data/SPECTER
  • embedding-data/PAQ_pairs
  • embedding-data/WikiAnswers

📄 ライセンス

Apache 2.0