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、roberta - base を使用しています。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

• クイックスタートで説明したように、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。
• このモデルは、質問の類似性を評価するのには適していません。例えば、「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、比較的低いスコアになります。

📦 インストール

原文書にインストール手順に関する具体的な内容がありませんので、このセクションは省略します。

💻 使用例

基本的な使用法

from sentence_transformers import CrossEncoder

model = CrossEncoder('model_name')
scores = model.predict([('Question 1', 'Question 2'), ('Question 3', 'Question 4')])

print(scores)

📚 ドキュメント

トレーニングデータ

このモデルは、Quora Duplicate Questions データセットでトレーニングされました。

モデルの予測

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。ただし、このモデルは質問の類似性を評価するのには適していません。例えば、「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、比較的低いスコアになります。

🔧 技術詳細

原文書に技術的な詳細説明がありませんので、このセクションは省略します。

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。

情報テーブル

重要な注意事項

⚠️ 重要提示

このモデルは質問の類似性を評価するのには適していません。例えば、「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、比較的低いスコアになります。