R

Reranker Bert Tiny Gooaq Bce Tanh V3

cross-encoder-testingによって開発
これはBERT-tinyを微調整したクロスエンコーダモデルで、テキストペアの類似度スコアを計算するためのもので、意味的検索、テキスト分類などのタスクに適しています。
ダウンロード数 1,962
リリース時間 : 3/4/2025

モデル概要

このモデルはsentence-transformersライブラリを使って開発され、テキストペアの類似度スコアを計算でき、意味的テキスト類似度、意味的検索、复述マイニング、テキスト分類、クラスタリングなどのタスクに使用できます。

モデル特徴

効率的で軽量
BERT-tinyアーキテクチャをベースにしており、モデルサイズが小さく、推論速度が速い
意味的関連性評価
テキストペア間の意味的関連性を正確に評価できる
大規模訓練
578,402件のGooAQデータで訓練されている

モデル能力

テキスト類似度の計算
意味的検索の再ランキング
質問応答ペアのマッチング
テキスト分類

使用事例

情報検索
検索エンジン結果の再ランキング
検索エンジンが返した結果を関連性で再ランキングする
gooaq-devデータセットでmapが0.5677に達する
質問応答システム
質問応答ペアのマッチング
質問と候補回答の関連性を評価する
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
© 2025AIbase