Arabic Reranker

🚀 阿拉伯語重排模型

這是一個阿拉伯語重排模型，基於 Omartificial-Intelligence-Space/Arabic-Triplet-Matryoshka-V2 進行微調，而該基礎模型又基於 aubmindlab/bert-base-arabertv02。此模型旨在通過對文本選項進行評分和排序，根據其與給定查詢的相關性執行重排任務，尤其針對阿拉伯語文本進行了優化。

該模型在使用大語言模型（LLMs）生成的阿拉伯語三元組合成數據集上進行訓練，並使用評分技術進行了優化，非常適合阿拉伯語自然語言處理（NLP）中的排序任務。

✨ 主要特性

• 專為阿拉伯語文本重排任務設計。
• 基於微調的預訓練模型，具備良好的語言理解能力。
• 在合成數據集上訓練，適用於多種阿拉伯語NLP排序場景。

📦 安裝指南

文檔未提供安裝步驟，暫不展示。

💻 使用示例

基礎用法

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])

高級用法

文檔未提供高級用法代碼示例，暫不展示。

📚 詳細文檔

此模型非常適合阿拉伯語文本重排任務，包括：

• 信息檢索和文檔排序
• 搜索引擎結果重排
• 需要對答案選項進行排序的問答任務

🔧 技術細節

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📄 許可證

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