Ruri Reranker Small

🚀 Ruri-Reranker：日語通用重排器

Ruri-Reranker 是一個日語通用重排器，可用於文本排序任務，能有效處理日語相關的問答、信息檢索等場景，提升文本匹配和排序的準確性。

🚀 快速開始

安裝依賴

首先，你需要安裝 sentence-transformers 庫。可以使用以下命令進行安裝：

pip install -U sentence-transformers

加載模型並推理

安裝好庫之後，你就可以加載模型並進行推理了。以下是具體的代碼示例：

from sentence_transformers import CrossEncoder

# 從 🤗 Hub 下載模型
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」（略號 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屬を含めている。",
    ],
    [
        "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稱して「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屬を含めている。",
    ],
    [
        "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稱して「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」（略號 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屬を含めている。",
        "瑠璃、または琉璃（るり）は、仏教の七寶の一つ。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」（略號 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},
# ]

📊 基準測試

📚 模型詳情

模型描述

🔧 訓練詳情

框架版本

• 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

📄 許可證

本模型根據 Apache 許可證 2.0 版 發佈。