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BERT多语言文本重排序模型优化搜索效果

Huggingface 机器学习搜索引擎开源项目多语言模型 Github 模型训练 BERT

这是一个支持100多种语言的BERT段落重排序模型,通过对搜索查询和文本段落的语义匹配分析,可将搜索结果相关性提升61%。模型在MS MARCO数据集上训练,可无缝集成到Elasticsearch中,适用于多语言搜索优化场景。实测表明,其在英语性能与单语模型相当,在德语等其他语言上表现更优。

文档

ms-marco-TinyBERT-L-2-v2 - MS Marco跨编码器模型实现高效文本检索与重排序

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ms-marco-TinyBERT-L-2-v2是一款基于MS Marco Passage Ranking任务训练的跨编码器模型。该模型专注于信息检索和文本重排序，能够高效编码查询和文档段落并评估相关性。在TREC Deep Learning 2019和MS Marco数据集上表现卓越，NDCG@10达到69.84，MRR@10达到32.56。模型提供多个版本，在性能和速度间取得平衡，每秒可处理9000个文档，适用于不同应用场景。

ms-marco-TinyBERT-L-6 - 跨编码器在信息检索与重排序中的应用

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TinyBERT-L-6模型在MS Marco Passage Ranking任务中进行了优化，解决信息检索中的查询与段落排序问题。该模型通过交叉编码器实现高效的信息检索，提升查准率并缩短排序时间。支持Transformers与SentenceTransformers工具使用，简化实现流程，展示良好性能。项目提供详尽的训练代码和性能评估，助力深度学习场景下的信息处理任务优化。

ms-marco-TinyBERT-L-2 - 针对MS Marco段落排序优化的TinyBERT-L-2跨编码器

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ms-marco-TinyBERT-L-2是一个为MS Marco段落排序任务优化的跨编码器模型。在TREC Deep Learning 2019和MS Marco段落重排任务中,它的NDCG@10和MRR@10分别达到69.84和32.56。模型每秒可处理9000个文档,为信息检索提供高效准确的解决方案。研究人员可通过Transformers或SentenceTransformers库使用该模型进行查询-段落对的相关性评分。

msmarco-MiniLM-L12-en-de-v1 - 基于MS MARCO的英德双语文本重排序模型

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基于MS MARCO数据集开发的英德双语跨编码器模型，主要用于文本段落重排序。模型在TREC-DL19评测中NDCG@10分别达到72.94（英-英）和66.07（德-英），在GermanDPR数据集上MRR@10为49.91。支持SentenceTransformers和Transformers框架，处理速度为900对文档/秒，适用于跨语言信息检索场景。

msmarco-MiniLM-L6-en-de-v1 - MSMARCO跨语言文本重排序模型支持英德双向检索

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这是一个基于MS MARCO数据集训练的跨语言文本重排序模型，支持英语和德语文本的相关性排序。模型可处理英语-英语、德语-英语和德语-德语的文本匹配任务。在TREC-DL19和GermanDPR基准测试中表现出色，处理速度可达每秒1600个文档对。兼容SentenceTransformers和Transformers框架，为跨语言信息检索应用提供了高效方案。

ms-marco-MiniLM-L-2-v2 - 基于MS Marco训练的跨编码器模型实现高效文本排序

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这是一个基于MS Marco Passage Ranking任务训练的跨编码器模型。主要用于信息检索领域,通过对查询和候选段落编码实现文本排序。模型在TREC Deep Learning 2019和MS Marco Passage Reranking数据集上展现出优秀性能,NDCG@10和MRR@10指标表现突出。支持Transformers和SentenceTransformers两种调用方式,适用于多种应用场景。

ms-marco-MiniLM-L-12-v2 - 跨编码器模型实现高效信息检索与段落排序

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ms-marco-MiniLM-L-12-v2是为MS Marco段落排序任务开发的跨编码器模型。该模型在信息检索领域表现优异，能够高效编码和排序查询与段落。在TREC Deep Learning 2019和MS Marco Passage Reranking数据集上，模型分别达到74.31的NDCG@10和39.02的MRR@10。每秒处理960个文档的速度使其在准确性和效率间实现了良好平衡，适用于各类信息检索应用场景。

ms-marco-MiniLM-L-6-v2 - MiniLM-L-6跨编码器模型提升MS Marco信息检索效率

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ms-marco-MiniLM-L-6-v2是一个针对MS Marco信息检索任务优化的跨编码器模型。在TREC Deep Learning 2019和MS Marco Passage Reranking数据集上，其NDCG@10和MRR@10分别达到74.30和39.01。模型每秒处理1800个文档，平衡了性能和效率。基于SentenceTransformers库，该模型可轻松集成到信息检索系统中，用于查询-段落相关性排序。

simlm-msmarco-reranker - SimLM预训练的高性能密集段落检索模型

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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。

ms-marco-MiniLM-L-6-v2 - 高性能跨编码器模型用于信息检索和文本排序

Cross-EncoderGithubHuggingfaceMS Marco信息检索开源项目模型模型性能自然语言处理

ms-marco-MiniLM-L-6-v2是一款针对MS Marco段落排序任务开发的跨编码器模型。该模型在信息检索领域表现卓越，能够高效编码和排序查询与文本段落。在TREC Deep Learning 2019和MS Marco Passage Reranking数据集评测中，模型展现出优异性能，NDCG@10和MRR@10分别达到74.30和39.01。ms-marco-MiniLM-L-6-v2兼顾效率与准确性，每秒可处理1800个文档，为信息检索应用提供了实用解决方案。

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