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Reranker Bert Tiny Gooaq Bce Tanh V4

Developed by cross-encoder-testing
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。
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Release Time : 3/4/2025

Model Overview

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。

Model Features

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

Model Capabilities

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

Use Cases

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
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