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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-L-6-v3 - 基于BERT的句子编码模型实现文本语义向量化和相似度计算
GithubHuggingfacesentence-transformers嵌入模型开源项目模型深度学习自然语言处理语义向量
msmarco-MiniLM-L-6-v3是一个基于sentence-transformers的句子编码模型,将文本映射至384维向量空间。模型基于BERT架构,支持文本相似度计算和聚类分析,可通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers框架调用。
cocodr-base-msmarco - 零样本文本检索与分布鲁棒学习模型
BEIRCOCO-DRGithubHuggingface向量相似度开源项目模型模型预训练自然语言处理
COCODR是一个基于BERT-base架构的文本检索模型,通过BEIR语料库预训练和MS MARCO数据集微调而成。模型采用对比学习和分布鲁棒学习方法,解决零样本密集检索中的分布偏移问题。借助HuggingFace transformers框架,模型可用于文本嵌入和相似度计算。
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。
bge-reranker-v2-m3 - 多语言重排模型优化检索性能
FlagEmbeddingGithubHuggingface多语言开源项目文本分类模型语义相关性重排序模型
bge-reranker-v2-m3是基于bge-m3开发的轻量级多语言重排模型。该模型部署简单,推理迅速,支持多语言处理。它能直接输出查询与文档的相关性分数,适用于多种检索场景。在BEIR、CMTEB等评测中表现出色,可有效提升检索系统效果。模型提供多个版本,可根据需求选择。
cross-encoder-mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1 - 多语言文本重排序模型提升搜索结果准确性
Apache许可证GithubHuggingfacemMiniLMv2开源项目模型模型再排序跨编码器重新上传
mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1是一个多语言文本重排序模型,基于MiniLM架构设计。它采用12层transformer结构和384维隐藏层,专注于提升文本搜索和排序的准确性。该模型支持多语言输入,适用于搜索结果优化和文档排序等任务,在保持高效性能的同时兼顾了跨语言应用。作为一个开源项目,它为研究人员和开发者提供了强大的文本相关性评分工具。
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。
bge-reranker-v2.5-gemma2-lightweight - 多语言轻量级模型提供高效排序和相似度评估
GithubHuggingfacebge-reranker-v2.5-gemma2-lightweight压缩比多语言开源项目性能表现模型轻量化
该多语言轻量级排序模型通过词元压缩和逐层优化,节省资源同时维持高性能。根据使用场景和资源限制,用户可灵活选择模型的压缩比例和输出层次,实现高效推理。项目已在BEIR和MIRACL上达到新SOTA性能,技术细节报告将于稍后发布。
splade-cocondenser-selfdistil - SPLADE模型在段落检索任务中的优化应用
GithubHuggingfaceSPLADE开源项目文档检索模型知识蒸馏神经信息检索稀疏模型
SPLADE CoCondenser SelfDistil是一个专为段落检索设计的模型,结合了CoCondenser和自蒸馏技术。在MS MARCO开发集上,该模型展现出优秀性能,MRR@10达37.6,R@1000达98.4。通过整合查询扩展、文档扩展和词袋方法,并采用硬负样本采样和知识蒸馏技术,有效提升了稀疏神经IR模型的效果。这一模型为信息检索和自然语言处理领域的研究提供了有力工具。
msmarco-distilbert-base-tas-b - 高效语义搜索句子嵌入模型
DistilBertGithubHuggingfacesentence-transformers嵌入模型开源项目模型自然语言处理语义搜索
msmarco-distilbert-base-tas-b是一个基于sentence-transformers的语义搜索模型。它将句子和段落映射到768维向量空间,专为查询-文档匹配优化。模型易于使用,可通过sentence-transformers库集成,在信息检索和语义相似性任务中表现出色。这个开源项目为开发者提供了一个高效的语义搜索解决方案。
msmarco-bert-base-dot-v5 - BERT语义搜索模型 用于高效文本编码和相似度计算
BERTGithubHuggingfaceMS MARCO数据集sentence-transformers嵌入向量开源项目模型语义搜索
msmarco-bert-base-dot-v5是一个语义搜索模型,基于sentence-transformers框架开发。该模型将文本映射到768维向量空间,在MS MARCO数据集上训练而成。它能高效进行文本编码和相似度计算,支持通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers库集成使用。这个模型适用于语义搜索等多种自然语言处理任务,为开发者提供了便捷的文本分析工具。
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