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Langcache Crossencoder V1 Ms Marco MiniLM L12 V2

由aditeyabaral-redis開發
基於Transformer架構的CrossEncoder模型,在Quora問題對數據集上微調,用於計算文本對得分,適用於語義相似度和語義搜索任務。
下載量 281
發布時間 : 6/19/2025

模型概述

本模型是基於Transformer架構的CrossEncoder模型,在Quora問題對數據集上進行了微調。它可以為文本對計算得分,適用於句子對分類任務,在語義相似度和語義搜索等場景中具有重要價值。

模型特點

Quora問題對微調
在Quora問題對數據集上進行微調,專門優化了問題對的語義相似度判斷能力
多任務支持
適用於文本排名、句子對分類、語義相似度計算等多種任務
高效推理
基於MiniLM架構,在保持性能的同時提供高效的推理速度

模型能力

計算文本對相似度得分
語義相似度判斷
問題對分類
文本排序

使用案例

問答系統
重複問題檢測
識別Quora等問答平臺上的重複或相似問題
準確率68.01%,F1值56.99%
信息檢索
語義搜索
根據語義相似度對搜索結果進行排序
平均精確率58.77%
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