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Instructor Large
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Instructor Large

hkunlpによって開発
INSTRUCTOR はT5アーキテクチャに基づくテキスト埋め込みモデルで、文の類似度計算とテキスト分類タスクに特化しており、英語の自然言語処理をサポートしています。
テキスト埋め込み
Transformers
 英語オープンソースライセンス:Apache-2.0#テキスト意味類似度#マルチタスクテキスト埋め込み#情報検索最適化
ダウンロード数 186.12k
リリース時間 : 12/20/2022

モデル概要

このモデルは主にテキスト埋め込み、文の類似度計算、情報検索、テキスト分類などのタスクに使用され、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮します。

モデル特徴

マルチタスクサポート
文の類似度、テキスト分類、情報検索、テキストクラスタリングなど、さまざまなテキスト処理タスクをサポートします。
高性能
MTEBやBEIRデータセットなど、複数のベンチマークデータセットで優れた性能を発揮します。
柔軟なテキスト埋め込み
さまざまな下流タスクに適した高品質なテキスト埋め込みを生成できます。

モデル能力

テキスト埋め込み
文の類似度計算
情報検索
テキスト分類
テキストクラスタリング
テキスト再ランキング
特徴量抽出

使用事例

電子商取引
製品レビュー分類
Amazonの製品レビューを感情分析（ポジティブ/ネガティブ）で分類します。
MTEB AmazonPolarityClassificationデータセットで91.53%の精度を達成。
反事実的レビュー検出
Amazon上の反事実的レビューを識別します。
MTEB AmazonCounterfactualClassificationデータセットで88.13%の精度を達成。
カスタマーサービス
銀行問題分類
銀行の顧客質問を分類します。
MTEB Banking77Classificationデータセットで78.51%の精度を達成。
学術研究
学術論文クラスタリング
arXivとbioRxivの学術論文をトピックごとにクラスタリングします。
arXiv論文クラスタリングタスクでV-measure43.16%を達成。
質問応答システム
QA検索
技術Q&Aコミュニティで関連質問を検索します。
AskUbuntuDupQuestionsデータセットで平均精度64.30%を達成。
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