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Dense Encoder Distilbert Frozen Emb
D
Dense Encoder Distilbert Frozen Emb
由vocab-transformers開發
基於DistilBERT架構的密集檢索模型，在MS MARCO數據集上訓練，詞嵌入層保持凍結狀態
下載量 26
發布時間 : 4/5/2022
模型概述
該模型是DistilBERT的變體，專門針對信息檢索任務優化，採用MarginMSE損失函數訓練，適用於文檔和查詢的密集向量表示生成
模型特點
凍結詞嵌入訓練
訓練過程中保持預訓練的詞嵌入層參數不變，可能提高模型穩定性
MarginMSE優化
採用MarginMSE損失函數進行訓練，專門優化檢索任務的排序性能
輕量級架構
基於DistilBERT架構，比原始BERT模型更小更快，同時保持較好性能
模型能力
文本向量表示
語義相似度計算
信息檢索
文檔排序
使用案例
搜索引擎
網頁搜索結果排序
為搜索引擎生成查詢和文檔的密集向量表示，用於相關性排序
在TREC-DL等標準檢索評測中表現良好
問答系統
答案段落檢索
從大量文檔中快速檢索與問題相關的段落
在FiQA等金融問答數據集上表現穩定
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