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ms-marco-TinyBERT-L-6

跨编码器在信息检索与重排序中的应用

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。

cross-encoder-russian-msmarco - 高效的俄文跨编码器模型用于信息检索
DeepPavlov/rubert-base-casedDiTy/cross-encoder-russian-msmarcoGithubHuggingface信息检索句子嵌入开源项目文本分类模型
此开源模型基于DeepPavlov/rubert-base-cased,并经过MS-MARCO数据集优化,专用于俄语信息检索,支持高效的查询和段落相关性排序。通过安装sentence-transformers可直接使用,也可通过HuggingFace Transformers扩展文本分类功能,适合需处理俄语复杂文本的用户。
msmarco-distilbert-dot-v5 - 用于语义搜索的句子嵌入模型
DistilBERTGithubHuggingfaceMS MARCOsentence-transformers句子转换器开源项目模型语义搜索
msmarco-distilbert-dot-v5是一个基于sentence-transformers的语义搜索模型。它将文本映射到768维向量空间,在MS MARCO数据集上训练。支持sentence-transformers和HuggingFace Transformers库,可进行文本编码和相似度计算。该模型在语义搜索任务中表现优秀,为自然语言处理提供有力支持。
tct_colbert-msmarco - 知识蒸馏技术驱动的密集文档检索深度学习模型
GithubHuggingfaceTCT-ColBERT信息检索开源项目排序优化模型模型训练深度学习
TCT-ColBERT是一个采用知识蒸馏技术的密集文档检索模型。该模型通过教师模型紧耦合方法,实现了BERT模型的轻量化,在维持检索效果的同时提高了运行效率。项目支持Pyserini框架集成,提供完整的模型实现代码。
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。
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。
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。
cocodr-large-msmarco - BERT-large基础的高性能密集检索模型
COCO-DRGithubHuggingFaceHuggingfaceMS MARCO开源项目模型零样本检索预训练模型
cocodr-large-msmarco是一个基于BERT-large架构的密集检索模型,参数量达3.35亿。该模型在BEIR语料库上预训练后,在MS MARCO数据集上微调,采用对比学习和分布鲁棒性学习技术解决零样本密集检索中的分布偏移问题。模型可通过Hugging Face transformers库轻松加载,为信息检索任务提供有力支持。
paraphrase-TinyBERT-L6-v2 - 轻量级句子嵌入模型支持语义搜索与文本聚类
GithubHuggingfaceTinyBERTsentence-transformers句子嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索
paraphrase-TinyBERT-L6-v2是基于sentence-transformers的句子嵌入模型,将句子和段落映射到768维密集向量空间。模型采用轻量级架构,主要应用于语义搜索和文本聚类。支持通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers库进行调用,适用于计算资源受限的应用场景。
msmarco-distilbert-cos-v5 - 用于语义搜索的句子向量化模型
GithubHuggingfacesentence-transformers嵌入向量开源项目模型模型训练自然语言处理语义搜索
msmarco-distilbert-cos-v5是一个基于sentence-transformers的语义搜索模型。它将文本映射至768维向量空间,基于MS MARCO数据集训练。支持sentence-transformers和HuggingFace Transformers两种使用方式。模型输出标准化嵌入向量,适用于多种相似度计算方法。这一工具可助力开发者构建高效的语义搜索应用。
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。
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