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問答匹配

# 問答匹配

Reranker MiniLM L6 H384 Uncased Gooaq 5 Epoch 1995000
Apache-2.0
這是一個從nreimers/MiniLM-L6-H384-uncased微調而來的交叉編碼器模型，用於計算文本對的分數，適用於文本重排序和語義搜索任務。
文本嵌入 英語
R
ayushexel
24
0
Reranker ModernBERT Base Gooaq 1 Epoch 1995000
Apache-2.0
這是一個從ModernBERT-base微調而來的交叉編碼器模型，用於計算文本對的分數，適用於文本重排序和語義搜索任務。
文本嵌入 英語
R
ayushexel
30
0
Reranker ModernBERT Base Gooaq Bce
Apache-2.0
這是一個從ModernBERT-base微調而來的交叉編碼器模型，用於文本重排序和語義搜索任務。
文本嵌入 英語
R
tomaarsen
483
2
Multilingual Text Semantic Search Siamese BERT V1
基於Siamese-BERT架構的多語言文本語義搜索模型，通過2.15億(問題,答案)對訓練，生成384維歸一化嵌入向量
文本嵌入
M
SeyedAli
166
4
Sbert Pq
基於sentence-transformers的模型，用於判斷短文本與問題之間的相關性。
文本嵌入 Transformers 其他
S
inkoziev
268
17
Distilroberta Base Sentence Transformer
這是一個基於DistilRoBERTa的句子轉換器模型，能夠將句子和段落映射到768維的密集向量空間，適用於語義搜索和聚類等任務。
文本嵌入 Transformers
D
embedding-data
30
1
English Phrases Bible
Apache-2.0
基於DistilBert TAS-B模型的句子嵌入模型，針對語義搜索任務優化，可將文本映射到768維向量空間
文本嵌入 Transformers
E
iamholmes
28
0
Qnli Distilroberta Base
Apache-2.0
該模型是基於distilroberta-base訓練的交叉編碼器，用於判斷給定段落是否能回答特定問題，在GLUE QNLI數據集上訓練。
問答系統 英語
Q
cross-encoder
1,526
0
Qnli Electra Base
Apache-2.0
這是一個基於ELECTRA架構的交叉編碼器模型，專門用於問答任務中的自然語言推理（NLI），判斷給定問題是否能由特定段落回答。
問答系統 Transformers 英語
Q
cross-encoder
6,172
3
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