Ruri Reranker Small

🚀 Ruri-Reranker：日语通用重排器

Ruri-Reranker 是一个日语通用重排器，可用于文本排序任务，能有效处理日语相关的问答、信息检索等场景，提升文本匹配和排序的准确性。

🚀 快速开始

安装依赖

首先，你需要安装 sentence-transformers 库。可以使用以下命令进行安装：

pip install -U sentence-transformers

加载模型并推理

安装好库之后，你就可以加载模型并进行推理了。以下是具体的代码示例：

from sentence_transformers import CrossEncoder

# 从 🤗 Hub 下载模型
model = CrossEncoder("cl-nagoya/ruri-reranker-small", trust_remote_code=True)

inputs = [
    [
        "瑠璃色はどんな色？",
        "瑠璃色（るりいろ）は、紫みを帯びた濃い青。名は、半貴石の瑠璃（ラピスラズリ、英: lapis lazuli）による。JIS慣用色名では「こい紫みの青」（略号 dp-pB）と定義している[1][2]。",
    ],
    [
        "瑠璃色はどんな色？",
        "ワシ、タカ、ハゲワシ、ハヤブサ、コンドル、フクロウが代表的である。これらの猛禽類はリンネ前後の時代(17~18世紀)には鷲類・鷹類・隼類及び梟類に分類された。ちなみにリンネは狩りをする鳥を単一の目(もく)にまとめ、vultur(コンドル、ハゲワシ)、falco(ワシ、タカ、ハヤブサなど)、strix(フクロウ)、lanius(モズ)の4属を含めている。",
    ],
    [
        "ワシやタカのように、鋭いくちばしと爪を持った大型の鳥類を総称して「何類」というでしょう?",
        "ワシ、タカ、ハゲワシ、ハヤブサ、コンドル、フクロウが代表的である。これらの猛禽類はリンネ前後の時代(17~18世紀)には鷲類・鷹類・隼類及び梟類に分類された。ちなみにリンネは狩りをする鳥を単一の目(もく)にまとめ、vultur(コンドル、ハゲワシ)、falco(ワシ、タカ、ハヤブサなど)、strix(フクロウ)、lanius(モズ)の4属を含めている。",
    ],
    [
        "ワシやタカのように、鋭いくちばしと爪を持った大型の鳥類を総称して「何類」というでしょう?",
        "瑠璃色（るりいろ）は、紫みを帯びた濃い青。名は、半貴石の瑠璃（ラピスラズリ、英: lapis lazuli）による。JIS慣用色名では「こい紫みの青」（略号 dp-pB）と定義している[1][2]。",
    ],
]

scores = model.predict(inputs)
print(scores)
# [0.9999534  0.02577114 0.98103124 0.00387013]

result = model.rank(
    query="瑠璃色はどんな色？",
    documents=[
        "ワシ、タカ、ハゲワシ、ハヤブサ、コンドル、フクロウが代表的である。これらの猛禽類はリンネ前後の時代(17~18世紀)には鷲類・鷹類・隼類及び梟類に分類された。ちなみにリンネは狩りをする鳥を単一の目(もく)にまとめ、vultur(コンドル、ハゲワシ)、falco(ワシ、タカ、ハヤブサなど)、strix(フクロウ)、lanius(モズ)の4属を含めている。",
        "瑠璃、または琉璃（るり）は、仏教の七宝の一つ。サンスクリットの vaiḍūrya またはそのプラークリット形の音訳である。金緑石のこととも、ラピスラズリであるともいう[1]。",
        "瑠璃色（るりいろ）は、紫みを帯びた濃い青。名は、半貴石の瑠璃（ラピスラズリ、英: lapis lazuli）による。JIS慣用色名では「こい紫みの青」（略号 dp-pB）と定義している[1][2]。",
    ],
)
print(result)
# [
#    {'corpus_id': 2, 'score': 0.9999534},
#    {'corpus_id': 1, 'score': 0.6785002},
#    {'corpus_id': 0, 'score': 0.025771141},
# ]

📊 基准测试

📚 模型详情

模型描述

🔧 训练详情

框架版本

• Python：3.10.13
• Sentence Transformers：3.0.0
• Transformers：4.41.2
• PyTorch：2.3.1+cu118
• Accelerate：0.30.1
• Datasets：2.19.1
• Tokenizers：0.19.1

📄 许可证

本模型根据 Apache 许可证 2.0 版 发布。