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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。

msmarco-MiniLM-L12-cos-v5 - 用于语义搜索的句子转换和嵌入模型
GithubHuggingfaceMS MARCOMiniLM句子转换器开源项目模型自然语言处理语义搜索
msmarco-MiniLM-L12-cos-v5是一个专为语义搜索设计的句子转换模型,能将文本映射到768维向量空间。该模型在MS MARCO数据集上训练,支持通过sentence-transformers和HuggingFace Transformers两种方式使用。它生成规范化嵌入,适用于多种相似度计算方法,可用于开发高效的语义搜索应用。
gte-multilingual-reranker-base - 高效多语言文本重排模型,提升信息检索性能
GithubHuggingfacegte-multilingual-reranker-base多语言处理开源项目文本嵌入模型阿里巴巴云高性能
gte-multilingual-reranker-base是GTE系列中的多语言文本重排模型,适用于多语言信息检索。其采用编码器架构,在推理速度和硬件需求上均有显著优势,支持超70种语言及处理长达8192词元的文本。另有商业API版本可通过阿里云获得,实验结果获得优秀评价,详见相关论文。
InRanker-base - 增强跨领域场景信息检索的AI解决方案
GithubHuggingfaceInRanker信息检索开源项目无监督学习模型模型蒸馏语言模型
InRanker通过语言模型和重排序技术,在无需额外查询或人工标注的情况下提升跨领域信息检索能力。其双重蒸馏训练策略有效生成训练数据,从而优化了模型性能,并保持易用特性。
tct_colbert-v2-hnp-msmarco - TCT-ColBERT-V2 模型的变体再现与知识蒸馏整合
GithubHuggingfacePyseriniTCT-ColBERT-V2否定样本密集检索开源项目模型知识蒸馏
该项目旨在再现 TCT-ColBERT-V2 的变体,通过知识蒸馏与批内负例实现高效密集检索。详细的实验报告已发布在 Pyserini 上,为研究人员提供再现过程和结果分析。
msmarco-distilbert-base-v3 - 基于DistilBERT的文本向量化模型支持语义搜索与文本聚类
DistilBertGithubHuggingfacesentence-transformers向量映射开源项目模型自然语言处理语义搜索
msmarco-distilbert-base-v3是一个文本向量化模型,可将文本转换为计算机可理解的向量形式。基于sentence-transformers框架开发,主要应用于文本相似度计算、语义搜索和文本聚类等场景。该模型采用轻量级的DistilBERT架构,在保持性能的同时提高了处理效率。
efficient-splade-VI-BT-large-doc - SPLADE模型实现高效文档检索与精准排序
GithubHuggingfaceSPLADE信息检索开源项目效率优化文档编码器检索模型模型
SPLADE模型是一种针对文档检索的高效架构,采用查询和文档推理分离设计。该模型在MS MARCO开发集上达到38.0 MRR@10和97.8 R@1000的性能,同时将推理延迟降至0.7毫秒。它在保持与先进神经排序器相近效果的同时,大幅缩短了延迟,接近传统BM25的速度,为文档检索领域提供了平衡效率与准确性的新方案。
RetroMAE - 创新的检索导向语言模型预训练技术
BERTGithubRetroMAE信息检索开源项目自然语言处理预训练模型
RetroMAE是一种创新的检索导向语言模型预训练方法。通过掩码自编码器技术,该方法在MS MARCO和BEIR等基准测试中取得了显著性能提升。项目开源了预训练模型和微调工具,并提供了详细使用说明。RetroMAE在监督检索任务中表现卓越,同时展现出优秀的零样本迁移能力,为信息检索研究带来新的突破。项目提供了多个预训练模型,包括在维基百科和图书语料上预训练的基础版本,以及在MS MARCO数据集上微调的特定版本。研究人员可以通过Hugging Face轻松加载这些模型,进行实验或进一步改进。
dragon-plus-context-encoder - 基于BERT的密集检索器实现多样化文档检索
BERTDRAGON+GithubHuggingface密集检索开源项目模型模型训练特征提取
dragon-plus-context-encoder是一个基于BERT的密集检索器,由RetroMAE初始化并在MS MARCO语料库上进行了进一步训练。该模型使用非对称双编码器结构,在MARCO Dev和BEIR基准测试中分别达到39.0和47.4的得分。通过HuggingFace Transformers,研究人员可以轻松使用该模型进行查询和上下文编码,实现文本相似度计算和文档检索。此外,项目还提供了基于RoBERTa的变体,为不同需求的用户提供了选择。
S-PubMedBert-MS-MARCO - 医疗文本信息检索专用BERT模型
GithubHuggingfaceMS-MARCOPubMedBERTsentence-transformers医疗文本处理开源项目模型语义搜索
S-PubMedBert-MS-MARCO是一个针对医疗和健康文本领域优化的信息检索模型。它基于PubMedBERT,并通过MS-MARCO数据集微调,可将文本映射为768维向量。该模型适用于语义搜索和文本聚类,支持Sentence-Transformers和HuggingFace Transformers框架,为医疗文本分析提供了有效工具。
efficient-splade-VI-BT-large-query - SPLADE模型优化文档检索速度和精确度
GithubHuggingfaceSPLADE信息检索开源项目效率优化检索系统模型神经网络模型
efficient-splade-VI-BT-large-query是一款高效的文档检索SPLADE模型。该模型采用查询和文档推理分离架构,在MS MARCO数据集上实现38.0 MRR@10和97.8 R@1000的性能,查询推理延迟仅0.7毫秒。通过L1正则化和FLOPS正则化等技术,模型在保持接近先进单阶段神经排序器性能的同时,将延迟控制在与BM25相近水平,实现了效率与性能的平衡。
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