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Dpr Question Encoder Bert Uncased L 2 H 128 A 2

nlpconnectによって開発
BERTアーキテクチャに基づくDPR質問エンコーダーモデル、密集パッセージ検索タスク用
ダウンロード数 21
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはBERTアーキテクチャに基づく密集パッセージ検索(DPR)システムの質問エンコーダー部分で、自然言語の質問をベクトル表現にエンコードし、パッセージエンコーダーが生成したベクトルとの類似度マッチングを行うために使用されます。

モデル特徴

軽量BERTアーキテクチャ
2層128次元の隠れ層を持つ小型BERT構造で、計算効率が高い
密集検索能力
密集パッセージ検索タスクに最適化されており、質問の意味を効果的にエンコードできる
高性能
NQ開発データセットで60.53%のR@10再現率を達成

モデル能力

自然言語質問エンコーディング
意味ベクトル生成
密集検索サポート

使用事例

質問応答システム
オープンドメインQA
オープンドメイン質問応答システムの検索コンポーネント構築に使用
NQデータセットでベースモデルよりも優れた性能
情報検索
ドキュメント検索
ユーザークエリに最も関連するドキュメントパッセージを検索するために使用
BEIRテストデータで49.68%のR@10再現率を達成
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