Bi Electra Ms Marco German Uncased
B
Bi Electra Ms Marco German Uncased
由 svalabs 开发
基于德语ELECTRA模型微调的双编码器,用于德语段落检索任务
下载量 17
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是基于ELECTRA架构的双编码器,专门针对德语段落检索任务进行优化,能够高效地进行语义搜索和段落匹配。
模型特点
德语优化
专门针对德语文本进行优化,适用于德语语义搜索任务
高效检索
双编码器架构提供高效的段落检索能力
性能优越
在GermanDPR测试集上表现优于传统BM25方法
模型能力
德语语义搜索
段落检索
文本相似度计算
使用案例
信息检索
文档检索系统
构建德语文档检索系统,快速找到相关文档
在GermanDPR测试集上Recall@10达到0.8205
问答系统
作为问答系统的检索组件,找到与问题相关的段落
🚀 SVALabs - 德语无大小写区分的Electra双编码器
本仓库展示了我们用于段落检索的德语无大小写区分双编码器。该模型基于german-nlp-group的德语Electra无大小写区分模型构建,并使用sentence-transformers包微调为用于段落检索的双编码器。为此,我们使用fairseq-wmt19-en-de翻译模型对MSMARCO-Passage-Ranking数据集进行了翻译。
✨ 主要特性
- 基于德语Electra无大小写区分模型进行微调,专为段落检索任务设计。
- 使用翻译后的MSMARCO-Passage-Ranking数据集进行训练,提升了在德语环境下的性能。
📦 安装指南
使用sentence-transformers
包(更多详细信息请参阅GitHub上的UKPLab/sentence-transformers):
from sentence_transformers import SentenceTransformer
bi_model = SentenceTransformer("svalabs/bi-electra-ms-marco-german-uncased")
📚 详细文档
模型详情
属性 | 详情 |
---|---|
基础模型 | german-nlp-group/electra-base-german-uncased |
微调任务 | 段落检索 / 语义搜索 |
源数据集 | MSMARCO-Passage-Ranking |
翻译模型 | fairseq-wmt19-en-de |
性能表现
我们在GermanDPR测试集上对模型进行了评估,并遵循BEIR的基准框架。为了对比结果,我们使用BM25在相同的测试数据上进行了评估,并将结果展示在以下表格中。我们从测试集中提取了包含正负上下文的每个段落并进行去重处理,最终的语料库规模为2871个段落,对应1025个查询。
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
基础用法
from sentence_transformers import SentenceTransformer
bi_model = SentenceTransformer("svalabs/bi-electra-ms-marco-german-uncased")
高级用法
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
K = 3 # 要检索的前K个排名
# 指定文档和查询
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"
]
# 对文档和查询进行编码
features_docs = bi_model.encode(docs)
features_queries = bi_model.encode(queries)
# 计算成对余弦相似度得分
sim = cosine_similarity(features_queries, features_docs)
# 打印结果
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)
控制台输出:
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.
------------------------------------------------------------------------------------------------
📞 联系方式
- Nicole Wochatz,nicole.wochatz@sva.de
- Stefan Kammer,stefan.kammer@sva.de
- Bonian Riebe,bonian.riebe@sva.de
📄 参考文献
- 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 是一个多语言句子嵌入模型,支持超过100种语言,专注于句子相似度和特征提取任务。
文本嵌入
Transformers 支持多种语言

J
jinaai
3.7M
911
Ms Marco MiniLM L6 V2
Apache-2.0
基于MS Marco段落排序任务训练的交叉编码器模型,用于信息检索中的查询-段落相关性评分
文本嵌入 英语
M
cross-encoder
2.5M
86
Opensearch Neural Sparse Encoding Doc V2 Distill
Apache-2.0
基于蒸馏技术的稀疏检索模型,专为OpenSearch优化,支持免推理文档编码,在搜索相关性和效率上优于V1版本
文本嵌入
Transformers 英语

O
opensearch-project
1.8M
7
Sapbert From PubMedBERT Fulltext
Apache-2.0
基于PubMedBERT的生物医学实体表征模型,通过自对齐预训练优化语义关系捕捉
文本嵌入 英语
S
cambridgeltl
1.7M
49
Gte Large
MIT
GTE-Large 是一个强大的句子转换器模型,专注于句子相似度和文本嵌入任务,在多个基准测试中表现出色。
文本嵌入 英语
G
thenlper
1.5M
278
Gte Base En V1.5
Apache-2.0
GTE-base-en-v1.5 是一个英文句子转换器模型,专注于句子相似度任务,在多个文本嵌入基准测试中表现优异。
文本嵌入
Transformers 支持多种语言

G
Alibaba-NLP
1.5M
63
Gte Multilingual Base
Apache-2.0
GTE Multilingual Base 是一个多语言的句子嵌入模型,支持超过50种语言,适用于句子相似度计算等任务。
文本嵌入
Transformers 支持多种语言

G
Alibaba-NLP
1.2M
246
Polybert
polyBERT是一个化学语言模型,旨在实现完全由机器驱动的超快聚合物信息学。它将PSMILES字符串映射为600维密集指纹,以数值形式表示聚合物化学结构。
文本嵌入
Transformers

P
kuelumbus
1.0M
5
Bert Base Turkish Cased Mean Nli Stsb Tr
Apache-2.0
基于土耳其语BERT的句子嵌入模型,专为语义相似度任务优化
文本嵌入
Transformers 其他

B
emrecan
1.0M
40
GIST Small Embedding V0
MIT
基于BAAI/bge-small-en-v1.5模型微调的文本嵌入模型,通过MEDI数据集与MTEB分类任务数据集训练,优化了检索任务的查询编码能力。
文本嵌入
Safetensors 英语
G
avsolatorio
945.68k
29
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers 英语

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98