Arabic Reranker

🚀 阿拉伯语重排模型

这是一个阿拉伯语重排模型，基于 Omartificial-Intelligence-Space/Arabic-Triplet-Matryoshka-V2 进行微调，而该基础模型又基于 aubmindlab/bert-base-arabertv02。此模型旨在通过对文本选项进行评分和排序，根据其与给定查询的相关性执行重排任务，尤其针对阿拉伯语文本进行了优化。

该模型在使用大语言模型（LLMs）生成的阿拉伯语三元组合成数据集上进行训练，并使用评分技术进行了优化，非常适合阿拉伯语自然语言处理（NLP）中的排序任务。

✨ 主要特性

• 专为阿拉伯语文本重排任务设计。
• 基于微调的预训练模型，具备良好的语言理解能力。
• 在合成数据集上训练，适用于多种阿拉伯语NLP排序场景。

📦 安装指南

文档未提供安装步骤，暂不展示。

💻 使用示例

基础用法

from sentence_transformers import CrossEncoder

# Load the model
model = CrossEncoder('oddadmix/arabic-reranker', max_length=512)

# Define the query and candidate paragraphs
Query = 'كيف يمكن استخدام التعلم العميق في معالجة الصور الطبية؟'
Paragraph1 = 'التعلم العميق يساعد في تحليل الصور الطبية وتشخيص الأمراض'
Paragraph2 = 'الذكاء الاصطناعي يستخدم في تحسين الإنتاجية في الصناعات'

# Score the paragraphs based on relevance to the query
scores = model.predict([(Query, Paragraph1), (Query, Paragraph2)])

# Output scores
print("Score for Paragraph 1:", scores[0])
print("Score for Paragraph 2:", scores[1])

高级用法

文档未提供高级用法代码示例，暂不展示。

📚 详细文档

此模型非常适合阿拉伯语文本重排任务，包括：

• 信息检索和文档排序
• 搜索引擎结果重排
• 需要对答案选项进行排序的问答任务

🔧 技术细节

文档未提供技术实现细节，暂不展示。

📄 许可证

文档未提供许可证信息，暂不展示。