Quora Roberta Base

🚀 クイックスタート

このモデルは、SentenceTransformers の Cross-Encoder クラスを使用してトレーニングされました。このモデルは、与えられた2つの質問が重複する可能性を0から1のスコアで予測します。

✨ 主な機能

• 与えられた2つの質問が重複する可能性を0から1のスコアで予測します。
• 事前学習済みモデルを簡単に使用できます。

📦 インストール

このREADMEには具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションは省略されます。

💻 使用例

基本的な使用法

from sentence_transformers import CrossEncoder

model = CrossEncoder('cross-encoder/quora-roberta-base')
scores = model.predict([('Question 1', 'Question 2'), ('Question 3', 'Question 4')])

高度な使用法

このREADMEには高度な使用法のコード例が記載されていないため、このサブセクションは省略されます。

📚 ドキュメント

トレーニングデータ

このモデルは、Quora Duplicate Questions データセットを使用してトレーニングされました。モデルは、与えられた2つの質問が重複する可能性を0から1のスコアで予測します。

⚠️ 重要提示

このモデルは質問の類似性を推定するのに適していません。たとえば、「How to learn Java」と「How to learn Python」という2つの質問は、重複ではないため、かなり低いスコアになります。

使用方法とパフォーマンス

事前学習済みモデルは次のように使用できます。また、sentence_transformers を使用せずに、Transformersの AutoModel クラスを使用することもできます。

🔧 技術詳細

このREADMEには具体的な技術詳細が記載されていないため、このセクションは省略されます。

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。