Ruri Reranker Small

🚀 瑠璃リランカー：日本語汎用リランカー

このモデルは日本語のテキストランキングに特化したSentence Transformerベースのリランカーです。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、まず必要なライブラリをインストールし、モデルをロードして推論を実行することができます。

📦 インストール

まず、Sentence Transformersライブラリをインストールします。

pip install -U sentence-transformers

💻 使用例

基本的な使用法

from sentence_transformers import CrossEncoder

# Download from the 🤗 Hub
model = CrossEncoder("cl-nagoya/ruri-reranker-small", trust_remote_code=True)

inputs = [
    [
        "瑠璃色はどんな色？",
        "瑠璃色（るりいろ）は、紫みを帯びた濃い青。名は、半貴石の瑠璃（ラピスラズリ、英: lapis lazuli）による。JIS慣用色名では「こい紫みの青」（略号 dp-pB）と定義している[1][2]。",
    ],
    [
        "瑠璃色はどんな色？",
        "ワシ、タカ、ハゲワシ、ハヤブサ、コンドル、フクロウが代表的である。これらの猛禽類はリンネ前後の時代(17~18世紀)には鷲類・鷹類・隼類及び梟類に分類された。ちなみにリンネは狩りをする鳥を単一の目(もく)にまとめ、vultur(コンドル、ハゲワシ)、falco(ワシ、タカ、ハヤブサなど)、strix(フクロウ)、lanius(モズ)の4属を含めている。",
    ],
    [
        "ワシやタカのように、鋭いくちばしと爪を持った大型の鳥類を総称して「何類」というでしょう?",
        "ワシ、タカ、ハゲワシ、ハヤブサ、コンドル、フクロウが代表的である。これらの猛禽類はリンネ前後の時代(17~18世紀)には鷲類・鷹類・隼類及び梟類に分類された。ちなみにリンネは狩りをする鳥を単一の目(もく)にまとめ、vultur(コンドル、ハゲワシ)、falco(ワシ、タカ、ハヤブサなど)、strix(フクロウ)、lanius(モズ)の4属を含めている。",
    ],
    [
        "ワシやタカのように、鋭いくちばしと爪を持った大型の鳥類を総称して「何類」というでしょう?",
        "瑠璃色（るりいろ）は、紫みを帯びた濃い青。名は、半貴石の瑠璃（ラピスラズリ、英: lapis lazuli）による。JIS慣用色名では「こい紫みの青」（略号 dp-pB）と定義している[1][2]。",
    ],
]

scores = model.predict(inputs)
print(scores)
# [0.9999534  0.02577114 0.98103124 0.00387013]

result = model.rank(
    query="瑠璃色はどんな色？",
    documents=[
        "ワシ、タカ、ハゲワシ、ハヤブサ、コンドル、フクロウが代表的である。これらの猛禽類はリンネ前後の時代(17~18世紀)には鷲類・鷹類・隼類及び梟類に分類された。ちなみにリンネは狩りをする鳥を単一の目(もく)にまとめ、vultur(コンドル、ハゲワシ)、falco(ワシ、タカ、ハヤブサなど)、strix(フクロウ)、lanius(モズ)の4属を含めている。",
        "瑠璃、または琉璃（るり）は、仏教の七宝の一つ。サンスクリットの vaiḍūrya またはそのプラークリット形の音訳である。金緑石のこととも、ラピスラズリであるともいう[1]。",
        "瑠璃色（るりいろ）は、紫みを帯びた濃い青。名は、半貴石の瑠璃（ラピスラズリ、英: lapis lazuli）による。JIS慣用色名では「こい紫みの青」（略号 dp-pB）と定義している[1][2]。",
    ],
)
print(result)
# [
#    {'corpus_id': 2, 'score': 0.9999534},
#    {'corpus_id': 1, 'score': 0.6785002},
#    {'corpus_id': 0, 'score': 0.025771141},
# ]

📚 ドキュメント

ベンチマーク

モデル詳細

学習詳細

フレームワークバージョン

• Python: 3.10.13
• Sentence Transformers: 3.0.0
• Transformers: 4.41.2
• PyTorch: 2.3.1+cu118
• Accelerate: 0.30.1
• Datasets: 2.19.1
• Tokenizers: 0.19.1

📄 ライセンス

このモデルは Apache License, Version 2.0 の下で公開されています。