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simlm-msmarco-reranker

SimLM预训练的高性能密集段落检索模型

simlm-msmarco-reranker模型采用简单的瓶颈架构,通过自监督预训练压缩段落信息。在MS-MARCO等数据集上表现优异,超越ColBERTv2等多向量方法。该模型仅需无标签语料库即可训练,适用于缺乏标记数据的场景。研究人员可以使用此模型计算查询和段落的相关性得分,应用于信息检索和文本排序任务。

ko-reranker - 基于Amazon SageMaker的韩语文本重排序模型优化指南
Amazon SageMakerGithubHuggingfaceReranker开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理
ko-reranker是一个基于BAAI/bge-reranker-large的韩语文本重排序模型,通过直接输出相似度分数优化搜索和问答系统性能。该模型在Amazon SageMaker上使用翻译后的MS MARCO数据集进行微调,在评估指标上优于未经重排序的基线。项目提供了使用Transformers和SageMaker部署模型的指南,适用于需要提高韩语文本检索准确性的应用场景。
bi-encoder_msmarco_bert-base_german - 德语语义搜索和文档检索的先进模型 基于MSMARCO数据集训练
BERTGithubHuggingfaceMSMARCO信息检索开源项目文档检索模型语义搜索
这个模型专为德语语义搜索和文档检索设计。它使用机器翻译的MSMARCO数据集训练,结合硬负样本和Margin MSE损失,在非对称搜索任务中达到了先进水平。模型在germandpr-beir基准测试的NDCG指标上表现出色,优于其他多语言模型。它与Sentence Transformer库兼容,可广泛应用于各类信息检索任务。
mxbai-rerank-base-v1 - 跨语言重排序模型提升搜索结果相关性
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
mxbai-rerank-base-v1是一个基于transformers库开发的跨语言重排序模型。该模型支持多语言处理,可在transformers.js中使用,有助于提升搜索结果的相关性。模型采用Apache-2.0开源协议发布,适用于搜索引擎、推荐系统和问答系统等场景,能够优化排序结果。
markuplm-base - 结合文本与标记语言的文档理解预训练模型
GithubHuggingfaceMarkupLM信息提取多模态预训练开源项目文档AI模型网页问答
MarkupLM是一个文本和标记语言的多模态预训练模型,主要应用于网页问答和信息提取等文档理解任务。通过简单高效的预训练方法,该模型在多个文档理解数据集上取得了领先成果,为文档智能处理提供了新的技术方案。
bge-reranker-v2-minicpm-layerwise - 分层文本排序器支持多语言并可调节计算层数实现高效推理
BAAIFlagEmbeddingGithubHuggingface多语言处理开源项目文本分类模型模型训练
bge-reranker-v2-minicpm-layerwise是一个基于MiniCPM-2B-dpo-bf16的多语言文本排序器模型。它支持中英双语及多语言场景,可灵活选择8-40层进行计算,平衡推理速度和性能。模型在文本相关性评分和信息检索任务中表现优异,适用于大规模文本数据处理。通过FlagEmbedding框架可实现简便调用和部署,并支持FP16/BF16加速。
bge-reranker-v2-gemma - 多语言支持的轻量级文本重排工具
FlagEmbeddingGithubHuggingfaceReranker多语言开源项目模型模型列表相似性评分
bge-reranker-v2-gemma项目提供了一种轻量级的多语言文本重排器,具备快速推理能力和出色的英语及多语言应用表现。通过输入查询和文档,模型能够输出相似度得分,并将结果映射为0到1之间的值。用户可以根据具体需求选择适合的模型,适用于多语言环境下的高效文本重排。该工具提供性能和效率的优化选项,便于模型的迭代与升级。
ColBERT - 基于BERT的快速大规模文本检索模型
BERTColBERTGithub信息检索向量相似度开源项目自然语言处理
ColBERT是一种基于BERT的检索模型,能在数十毫秒内实现大规模文本集合的高效搜索。该模型采用细粒度的上下文后期交互技术,将段落编码为令牌级嵌入矩阵,在保持检索质量的同时提高效率。ColBERT具备索引、检索和训练功能,适用于多种信息检索任务。模型提供预训练checkpoint和Python API,方便研究人员和开发者在实际项目中快速应用。
jina-reranker-v2-base-multilingual - 高性能多语言文本重排序模型优化信息检索效果
GithubHuggingfacejina-reranker-v2-base-multilingual多语言开源项目搜索相关性文本重排序模型跨编码器
jina-reranker-v2-base-multilingual是一款优化文本重排序的多语言transformer模型。它支持多语言查询-文档对处理、长文本输入和闪存注意力机制,在文本检索、多语言处理、函数调用和SQL重排序等基准测试中表现卓越。该模型能显著提升信息检索系统的性能和准确度。
bce-reranker-base_v1 - 改进多语言文本排序的跨语种嵌入模型
BCEmbeddingGithubHuggingfaceRAG优化开源项目模型语义表征跨语种重排序模型
BCEmbedding 提供双语和跨语种文本排序功能,适合多领域应用,如教育、法律、金融等领域。其 RerankerModel 通过相关性分数评价,提高搜索结果的质量,支持中文、英文、日文和韩文,深入捕获查询与文本之间的语义关系,是 Youdao 产品中的核心技术。
mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1 - 支持多语言的MMARCO跨编码器模型
Cross-EncoderGithubGoogle翻译Huggingface信息检索多语言开源项目模型模型训练
MMARCO-MiniLMv2-L12-H384-v1模型使用MMARCO数据集,以Google Translate翻译为14种语言,基于多语言MiniLMv2训练,主要用于信息检索。借助SentenceTransformers工具,用户可以对查询进行编码和排序,实现高效的信息检索。详细信息和训练代码可在SBERT.net及GitHub上查看,适用于多语言环境的信息检索。
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