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Langcache Crossencoder V1 Ms Marco MiniLM L6 V2

由aditeyabaral-redis開發
這是一個基於Cross Encoder架構的模型,專門用於文本對分類任務,在Quora問題對數據集上微調而來,適用於語義相似性判斷和語義搜索場景。
下載量 338
發布時間 : 6/19/2025

模型概述

該模型基於Cross Encoder架構,能夠有效處理文本對分類任務,在Quora問題對數據集上進行微調,主要用於計算文本對的相似度得分。

模型特點

高效文本對處理
基於Cross Encoder架構,專門優化了文本對分類任務的性能
Quora數據集微調
在Quora問題對數據集上進行了專門微調,特別適合問答場景的語義相似性判斷
多指標評估
支持準確率、F1值等多種評估指標,可全面評估模型性能

模型能力

文本對相似度計算
語義相似性判斷
問答對匹配
語義搜索

使用案例

問答系統
相似問題識別
識別用戶提出的問題是否與已有問題相似
準確率69.56%,F1值59.47%
語義搜索
搜索結果排序
根據查詢與文檔的語義相似度對搜索結果進行排序
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