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Langcache Crossencoder V1 Ms Marco MiniLM L6 V2

由 aditeyabaral-redis 开发
这是一个基于Cross Encoder架构的模型,专门用于文本对分类任务,在Quora问题对数据集上微调而来,适用于语义相似性判断和语义搜索场景。
下载量 338
发布时间 : 6/19/2025

模型简介

该模型基于Cross Encoder架构,能够有效处理文本对分类任务,在Quora问题对数据集上进行微调,主要用于计算文本对的相似度得分。

模型特点

高效文本对处理
基于Cross Encoder架构,专门优化了文本对分类任务的性能
Quora数据集微调
在Quora问题对数据集上进行了专门微调,特别适合问答场景的语义相似性判断
多指标评估
支持准确率、F1值等多种评估指标,可全面评估模型性能

模型能力

文本对相似度计算
语义相似性判断
问答对匹配
语义搜索

使用案例

问答系统
相似问题识别
识别用户提出的问题是否与已有问题相似
准确率69.56%,F1值59.47%
语义搜索
搜索结果排序
根据查询与文档的语义相似度对搜索结果进行排序
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