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Reranker Bert Tiny Gooaq Bce

cross-encoder-testingによって開発
これはbert-tinyから微調整され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に使用され、意味的テキスト類似度、意味的検索などのさまざまなタスクに適しています。
ダウンロード数 37.19k
リリース時間 : 2/26/2025

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ています。主に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適しています。

モデル特徴

効率的で軽量
BERT-tinyアーキテクチャに基づいており、モデルのサイズが小さく、計算効率が高いです。
多タスク対応
意味的テキスト類似度、意味的検索、复述マイニング、テキスト分類などのさまざまなタスクに使用できます。
高性能
複数の評価データセットで良好な性能を示し、特にGooAQ-devデータセットではmapが0.5677に達しています。

モデル能力

テキスト類似度の計算
意味的検索
テキスト分類
テキストクラスタリング
复述マイニング

使用事例

情報検索
質問応答システムの回答ランキング
候補回答を関連性でランキングし、質問応答システムの品質を向上させます。
GooAQ-devデータセットでmapが0.5677に達しています。
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