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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。

dragon-plus-query-encoder - DRAGON+ 基于BERT的先进密集检索模型
BERTDRAGON+GithubHuggingface密集检索开源项目模型特征提取自然语言处理
DRAGON+是一个基于BERT的先进密集检索模型,采用非对称双编码器结构。该模型从RetroMAE初始化,并在MS MARCO语料库的增强数据上进行训练。在MARCO Dev和BEIR基准测试中,DRAGON+展现出卓越性能,适用于文本检索和特征提取任务。研究人员和开发者可通过HuggingFace Transformers库轻松使用DRAGON+进行查询和上下文编码。
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。
monot5-base-msmarco - MS MARCO数据集优化的T5-base重排模型
GithubHuggingfaceMS MARCOT5-base开源项目文档模型训练重排序
这个T5-base模型经过在MS MARCO段落数据集上的10万步微调,以提高排序性能。虽然主要适用于MS MARCO数据集,但在其他数据集上进行无监督推理时,建议使用castorini/monot5-base-msmarco-10k版本。可以通过提供的链接查看使用示例,包括简单的重排序示例,以及在MS MARCO和Robust04上的应用。该预训练序列到序列模型在文档排名中的应用已在相关论文中详细描述。
contriever-msmarco - 基于对比学习的无监督密集信息检索模型
ContrieverGithubHuggingface句子嵌入平均池化开源项目模型特征提取预训练模型
contriever-msmarco是Facebook开发的无监督密集信息检索模型,基于对比学习方法。作为facebook/contriever的微调版本,它遵循了'Towards Unsupervised Dense Information Retrieval with Contrastive Learning'论文的方法。该模型能够生成高质量的句子嵌入,适用于多种信息检索任务。通过HuggingFace Transformers库,研究者可以方便地加载模型并使用均值池化操作获取句子嵌入。
jina-reranker-v1-tiny-en - 快速文本重排序解决方案,支持最长8192个token处理
ALiBiGithubHuggingfaceJina AIreranker开源项目文本分类模型知识蒸馏
jina-reranker-v1-tiny-en在JinaBERT模型基础上通过知识蒸馏技术实现高效文本重排序,支持最长8192个token的处理,适用于高速度需求场景,并确保结果的准确性。提供多种接入方式,包括Jina AI Reranker API、sentence-transformers库及transformers.js等。该模型表现优异,确保搜索结果的相关性和准确性。
bge-reranker-base - 高性能中英文文本重排序模型
BGEFlagEmbeddingGithubHuggingface开源项目文本嵌入检索模型模型微调
bge-reranker-base是一款基于交叉编码器的中英文文本重排序模型。该模型能对搜索引擎返回的候选文档进行精准重排,有效提升检索质量。在多个重排序任务中表现出色,适用于优化各类信息检索和问答系统的结果。
dpr-ctx_encoder-multiset-base - 基于BERT的开放域问答上下文编码模型
BERTDPRGithubHuggingface信息检索开源项目文本编码模型问答系统
该模型采用BERT架构,经由Natural Questions、TriviaQA等多个数据集训练而成。它能将文本段落高效编码为低维向量,是实现开放域问答的关键技术。作为密集段落检索(DPR)系统的重要组成部分,该模型在多个问答基准上取得了优异成绩,推动了开放域问答技术的发展。
bge-reranker-large - 高效多语言文档重排序模型
FlagEmbeddingGithubHuggingface多语言嵌入模型开源项目模型语义检索重排序模型
BGE-Reranker-Large是一款开源的多语言文档重排序模型,支持中英文处理。该模型可对检索结果进行精确重排,有效提升检索质量。采用交叉编码器架构,在准确度和效率间实现平衡。使用简便,无需额外指令即可计算相似度,适用于多种检索增强场景。
colbertv2-camembert-L4-mmarcoFR - 轻量级法语语义检索模型支持高效文本匹配
ColBERTGithubHuggingfaceRAGatouillemMARCO开源项目模型法语模型语义搜索
该法语语义检索模型采用轻量级设计,通过token级别编码实现文本匹配。模型在mMARCO-fr数据集评测中取得91.9%的召回率,参数量为54M。支持RAGatouille和colbert-ai框架集成,可用于构建法语搜索系统。
distilbert-multilingual-nli-stsb-quora-ranking - DistilBERT多语言句子嵌入模型实现高效语义搜索和相似度计算
GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入多语言模型开源项目模型自然语言处理语义相似度
这是一个基于DistilBERT的多语言句子嵌入模型,能将文本映射到768维向量空间。模型经NLI、STS-B和Quora数据集训练,支持多语言处理,适用于语义搜索、相似度计算和文本聚类等任务。通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers,开发者可轻松将其集成到各类自然语言处理应用中,实现高效的文本分析和处理。
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