R

Reranker Bert Tiny Gooaq Bce Tanh V4

cross-encoder-testingによって開発
これはbert-tinyからファインチューニングされたクロスエンコーダーモデルで、テキストペアの類似度スコアを計算するために使用され、意味的テキスト類似性、意味検索などのタスクに適しています。
ダウンロード数 1,971
リリース時間 : 3/4/2025

モデル概要

このモデルはBERT-tinyアーキテクチャに基づいており、sentence-transformersライブラリを使用して開発され、主にテキストペアの類似度計算とランキングタスクに使用されます。

モデル特徴

効率的で軽量
BERT-tinyアーキテクチャに基づき、モデルパラメータが少なく、計算効率が高い
意味理解
テキストの意味を効果的に理解し、類似度を計算できる
マルチタスク対応
意味検索、テキスト分類、クラスタリングなど、さまざまなタスクに使用可能

モデル能力

テキスト類似度計算
意味検索
テキスト再ランキング
質問応答マッチング
テキスト分類

使用事例

情報検索
検索結果の再ランキング
検索エンジンが返した結果を意味的に再ランキングする
gooaq-devデータセットでmapが0.5677を達成
質問応答システム
質問応答マッチング
質問と候補回答の関連性を計算する
NanoNQデータセットでndcg@10が0.4859を達成
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