Bi Electra Ms Marco German Uncased
B
Bi Electra Ms Marco German Uncased
由svalabs開發
基於德語ELECTRA模型微調的雙編碼器,用於德語段落檢索任務
下載量 17
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型是基於ELECTRA架構的雙編碼器,專門針對德語段落檢索任務進行優化,能夠高效地進行語義搜索和段落匹配。
模型特點
德語優化
專門針對德語文本進行優化,適用於德語語義搜索任務
高效檢索
雙編碼器架構提供高效的段落檢索能力
性能優越
在GermanDPR測試集上表現優於傳統BM25方法
模型能力
德語語義搜索
段落檢索
文本相似度計算
使用案例
信息檢索
文檔檢索系統
構建德語文檔檢索系統,快速找到相關文檔
在GermanDPR測試集上Recall@10達到0.8205
問答系統
作為問答系統的檢索組件,找到與問題相關的段落
🚀 SVALabs - 德語無大小寫區分的Electra雙編碼器
本倉庫展示了我們用於段落檢索的德語無大小寫區分雙編碼器。該模型基於german-nlp-group的德語Electra無大小寫區分模型構建,並使用sentence-transformers包微調為用於段落檢索的雙編碼器。為此,我們使用fairseq-wmt19-en-de翻譯模型對MSMARCO-Passage-Ranking數據集進行了翻譯。
✨ 主要特性
- 基於德語Electra無大小寫區分模型進行微調,專為段落檢索任務設計。
- 使用翻譯後的MSMARCO-Passage-Ranking數據集進行訓練,提升了在德語環境下的性能。
📦 安裝指南
使用sentence-transformers
包(更多詳細信息請參閱GitHub上的UKPLab/sentence-transformers):
from sentence_transformers import SentenceTransformer
bi_model = SentenceTransformer("svalabs/bi-electra-ms-marco-german-uncased")
📚 詳細文檔
模型詳情
屬性 | 詳情 |
---|---|
基礎模型 | german-nlp-group/electra-base-german-uncased |
微調任務 | 段落檢索 / 語義搜索 |
源數據集 | MSMARCO-Passage-Ranking |
翻譯模型 | fairseq-wmt19-en-de |
性能表現
我們在GermanDPR測試集上對模型進行了評估,並遵循BEIR的基準框架。為了對比結果,我們使用BM25在相同的測試數據上進行了評估,並將結果展示在以下表格中。我們從測試集中提取了包含正負上下文的每個段落並進行去重處理,最終的語料庫規模為2871個段落,對應1025個查詢。
模型 | NDCG@1 | NDCG@5 | NDCG@10 | Recall@1 | Recall@5 | Recall@10 |
---|---|---|---|---|---|---|
BM25 | 0.1463 | 0.3451 | 0.4097 | 0.1463 | 0.5424 | 0.7415 |
本模型 | 0.4624 | 0.6218 | 0.6425 | 0.4624 | 0.7581 | 0.8205 |
💻 使用示例
基礎用法
from sentence_transformers import SentenceTransformer
bi_model = SentenceTransformer("svalabs/bi-electra-ms-marco-german-uncased")
高級用法
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
K = 3 # 要檢索的前K個排名
# 指定文檔和查詢
docs = [
"Auf Netflix gibt es endlich die neue Staffel meiner Lieblingsserie.",
"Der Gepard jagt seine Beute.",
"Wir haben in der Agentur ein neues System für Zeiterfassung.",
"Mein Arzt sagt, dass mir dabei eher ein Orthopäde helfen könnte.",
"Einen Impftermin kann mir der Arzt momentan noch nicht anbieten.",
"Auf Kreta hat meine Tochter mit Muscheln eine schöne Sandburg gebaut.",
"Das historische Zentrum (centro storico) liegt auf mehr als 100 Inseln in der Lagune von Venedig.",
"Um in Zukunft sein Vermögen zu schützen, sollte man andere Investmentstrategien in Betracht ziehen.",
"Die Ära der Dinosaurier wurde vermutlich durch den Einschlag eines gigantischen Meteoriten auf der Erde beendet.",
"Bei ALDI sind die Bananen gerade im Angebot.",
"Die Entstehung der Erde ist 4,5 milliarden jahre her.",
"Finanzwerte treiben DAX um mehr als sechs Prozent nach oben Frankfurt/Main gegeben.",
"DAX dreht ins Minus. Konjunkturdaten und Gewinnmitnahmen belasten Frankfurt/Main.",
]
queries = [
"dax steigt",
"dax sinkt",
"probleme mit knieschmerzen",
"software für urlaubsstunden",
"raubtier auf der jagd",
"alter der erde",
"wie alt ist unser planet?",
"wie kapital sichern",
"supermarkt lebensmittel reduziert",
"wodurch ist der tyrannosaurus aussgestorben",
"serien streamen"
]
# 對文檔和查詢進行編碼
features_docs = bi_model.encode(docs)
features_queries = bi_model.encode(queries)
# 計算成對餘弦相似度得分
sim = cosine_similarity(features_queries, features_docs)
# 打印結果
for i, query in enumerate(queries):
ranks = np.argsort(-sim[i])
print("Query:", query)
for j, r in enumerate(ranks[:K]):
print(f"[{j}: {sim[i, r]: .3f}]", docs[r])
print("-"*96)
控制檯輸出:
Query: dax steigt
[0: 0.811] Finanzwerte treiben DAX um mehr als sechs Prozent nach oben Frankfurt/Main gegeben.
[1: 0.719] DAX dreht ins Minus. Konjunkturdaten und Gewinnmitnahmen belasten Frankfurt/Main.
[2: 0.218] Auf Netflix gibt es endlich die neue Staffel meiner Lieblingsserie.
------------------------------------------------------------------------------------------------
Query: dax sinkt
[0: 0.815] DAX dreht ins Minus. Konjunkturdaten und Gewinnmitnahmen belasten Frankfurt/Main.
[1: 0.719] Finanzwerte treiben DAX um mehr als sechs Prozent nach oben Frankfurt/Main gegeben.
[2: 0.243] Auf Netflix gibt es endlich die neue Staffel meiner Lieblingsserie.
------------------------------------------------------------------------------------------------
Query: probleme mit knieschmerzen
[0: 0.237] Mein Arzt sagt, dass mir dabei eher ein Orthopäde helfen könnte.
[1: 0.209] Das historische Zentrum (centro storico) liegt auf mehr als 100 Inseln in der Lagune von Venedig.
[2: 0.182] DAX dreht ins Minus. Konjunkturdaten und Gewinnmitnahmen belasten Frankfurt/Main.
------------------------------------------------------------------------------------------------
Query: software für urlaubsstunden
[0: 0.478] Wir haben in der Agentur ein neues System für Zeiterfassung.
[1: 0.208] Auf Netflix gibt es endlich die neue Staffel meiner Lieblingsserie.
[2: 0.190] Bei ALDI sind die Bananen gerade im Angebot.
------------------------------------------------------------------------------------------------
Query: raubtier auf der jagd
[0: 0.599] Der Gepard jagt seine Beute.
[1: 0.264] Auf Netflix gibt es endlich die neue Staffel meiner Lieblingsserie.
[2: 0.159] Auf Kreta hat meine Tochter mit Muscheln eine schöne Sandburg gebaut.
------------------------------------------------------------------------------------------------
Query: alter der erde
[0: 0.705] Die Entstehung der Erde ist 4,5 milliarden jahre her.
[1: 0.413] Die Ära der Dinosaurier wurde vermutlich durch den Einschlag eines gigantischen Meteoriten auf der Erde beendet.
[2: 0.262] Finanzwerte treiben DAX um mehr als sechs Prozent nach oben Frankfurt/Main gegeben.
------------------------------------------------------------------------------------------------
Query: wie alt ist unser planet?
[0: 0.441] Die Entstehung der Erde ist 4,5 milliarden jahre her.
[1: 0.335] Auf Netflix gibt es endlich die neue Staffel meiner Lieblingsserie.
[2: 0.302] Die Ära der Dinosaurier wurde vermutlich durch den Einschlag eines gigantischen Meteoriten auf der Erde beendet.
------------------------------------------------------------------------------------------------
Query: wie kapital sichern
[0: 0.547] Um in Zukunft sein Vermögen zu schützen, sollte man andere Investmentstrategien in Betracht ziehen.
[1: 0.331] Finanzwerte treiben DAX um mehr als sechs Prozent nach oben Frankfurt/Main gegeben.
[2: 0.143] Auf Netflix gibt es endlich die neue Staffel meiner Lieblingsserie.
------------------------------------------------------------------------------------------------
Query: supermarkt lebensmittel reduziert
[0: 0.455] Bei ALDI sind die Bananen gerade im Angebot.
[1: 0.362] DAX dreht ins Minus. Konjunkturdaten und Gewinnmitnahmen belasten Frankfurt/Main.
[2: 0.345] Finanzwerte treiben DAX um mehr als sechs Prozent nach oben Frankfurt/Main gegeben.
------------------------------------------------------------------------------------------------
Query: wodurch ist der tyrannosaurus aussgestorben
[0: 0.457] Die Ära der Dinosaurier wurde vermutlich durch den Einschlag eines gigantischen Meteoriten auf der Erde beendet.
[1: 0.216] Der Gepard jagt seine Beute.
[2: 0.195] Die Entstehung der Erde ist 4,5 milliarden jahre her.
------------------------------------------------------------------------------------------------
Query: serien streamen
[0: 0.570] Auf Netflix gibt es endlich die neue Staffel meiner Lieblingsserie.
[1: 0.361] Wir haben in der Agentur ein neues System für Zeiterfassung.
[2: 0.282] Bei ALDI sind die Bananen gerade im Angebot.
------------------------------------------------------------------------------------------------
📞 聯繫方式
- Nicole Wochatz,nicole.wochatz@sva.de
- Stefan Kammer,stefan.kammer@sva.de
- Bonian Riebe,bonian.riebe@sva.de
📄 參考文獻
- N. Reimers和I. Gurevych(2019),'Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks'。
- Payal Bajaj等人(2018),'MS MARCO: A Human Generated MAchine Reading COmprehension Dataset'。
- N. Thakur等人(2021),'BEIR: A Heterogenous Benchmark for Zero-shot Evaluation of Information Retrieval Models'。
- T. Möller、J. Risch和M. Pietsch(2021),'GermanQuAD and GermanDPR: Improving Non-English Question Answering and Passage Retrieval'。
Jina Embeddings V3
Jina Embeddings V3 是一個多語言句子嵌入模型,支持超過100種語言,專注於句子相似度和特徵提取任務。
文本嵌入
Transformers 支持多種語言

J
jinaai
3.7M
911
Ms Marco MiniLM L6 V2
Apache-2.0
基於MS Marco段落排序任務訓練的交叉編碼器模型,用於信息檢索中的查詢-段落相關性評分
文本嵌入 英語
M
cross-encoder
2.5M
86
Opensearch Neural Sparse Encoding Doc V2 Distill
Apache-2.0
基於蒸餾技術的稀疏檢索模型,專為OpenSearch優化,支持免推理文檔編碼,在搜索相關性和效率上優於V1版本
文本嵌入
Transformers 英語

O
opensearch-project
1.8M
7
Sapbert From PubMedBERT Fulltext
Apache-2.0
基於PubMedBERT的生物醫學實體表徵模型,通過自對齊預訓練優化語義關係捕捉
文本嵌入 英語
S
cambridgeltl
1.7M
49
Gte Large
MIT
GTE-Large 是一個強大的句子轉換器模型,專注於句子相似度和文本嵌入任務,在多個基準測試中表現出色。
文本嵌入 英語
G
thenlper
1.5M
278
Gte Base En V1.5
Apache-2.0
GTE-base-en-v1.5 是一個英文句子轉換器模型,專注於句子相似度任務,在多個文本嵌入基準測試中表現優異。
文本嵌入
Transformers 支持多種語言

G
Alibaba-NLP
1.5M
63
Gte Multilingual Base
Apache-2.0
GTE Multilingual Base 是一個多語言的句子嵌入模型,支持超過50種語言,適用於句子相似度計算等任務。
文本嵌入
Transformers 支持多種語言

G
Alibaba-NLP
1.2M
246
Polybert
polyBERT是一個化學語言模型,旨在實現完全由機器驅動的超快聚合物信息學。它將PSMILES字符串映射為600維密集指紋,以數值形式表示聚合物化學結構。
文本嵌入
Transformers

P
kuelumbus
1.0M
5
Bert Base Turkish Cased Mean Nli Stsb Tr
Apache-2.0
基於土耳其語BERT的句子嵌入模型,專為語義相似度任務優化
文本嵌入
Transformers 其他

B
emrecan
1.0M
40
GIST Small Embedding V0
MIT
基於BAAI/bge-small-en-v1.5模型微調的文本嵌入模型,通過MEDI數據集與MTEB分類任務數據集訓練,優化了檢索任務的查詢編碼能力。
文本嵌入
Safetensors 英語
G
avsolatorio
945.68k
29
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98