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Reranker MiniLM L12 Gooaq Bce

由 tomaarsen 开发
这是一个从microsoft/MiniLM-L12-H384-uncased微调而来的交叉编码器模型,用于文本重排序和语义搜索任务。
下载量 159
发布时间 : 3/25/2025

模型简介

该模型基于MiniLM架构,通过二元交叉熵损失在GooAQ数据集上微调训练,能够计算文本对的相似度分数,主要用于信息检索中的重排序任务。

模型特点

高效重排序
专为信息检索系统设计,可对候选文档进行精确的重排序
轻量级架构
基于12层的MiniLM模型,在保持性能的同时减少计算资源需求
语义理解
能够捕捉查询和文档之间的深层语义关系

模型能力

文本相似度计算
信息检索结果重排序
语义搜索

使用案例

搜索引擎优化
搜索结果重排序
对搜索引擎返回的初步结果进行重新排序,提高结果相关性
在GooAQ开发集上达到0.6856的平均精度(MAP)
问答系统
答案候选排序
对问答系统生成的多个候选答案进行相关性排序
在前10命中率(MRR@10)上达到0.683
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