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mxbai-rerank-xsmall-v1

轻量级多语言搜索重排序模型

mxbai-rerank-xsmall-v1是一个轻量级多语言搜索重排序模型(reranker)。该模型基于transformers.js实现,可在浏览器中运行,支持多种语言。它在保持小巧的同时,能有效提升搜索结果相关性。这个开源项目适用于需要快速、精准重排序的应用场景,为开发者提供了灵活的定制和集成选项。

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。
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。
bert-multilingual-passage-reranking-msmarco - BERT多语言文本重排序模型优化搜索效果
BERTGithubHuggingface多语言开源项目搜索引擎机器学习模型模型训练
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。
japanese-reranker-cross-encoder-xsmall-v1 - 小型高效的日语Reranker模型,通过CrossEncoder技术实现精确排序
CrossEncoderGithubHuggingfaceRerankerSentenceTransformers开源项目日本語模型
这个开源项目提供了一款专为日语环境设计的小型Reranker模型,采用CrossEncoder技术实现精确排序。模型具备6层架构和384隐藏单元,支持GPU加速,可在多种应用场景中表现优秀。通过SentenceTransformers和HuggingFace库,模型支持在JQaRA和JGLUE等多个数据集上的应用,以实现广泛的适用性和性能提升。
jina-reranker-v1-turbo-en - 高速文本重排序方案,专为长文本和搜索优化设计
BERT架构GithubHuggingfaceJina AIjina-reranker-v1-turbo-en开源项目文本重排模型知识蒸馏
jina-reranker-v1-turbo-en使用JinaBERT,旨在实现快捷的文本重排序,可处理最多8,192个标记的长文本。通过知识蒸馏提升运行速度,同时确保高精度。6层结构和37.8百万参数设置使其成为神经搜索的有效工具。尽管其NDCG@10评分略低于旧版本,但因速度优势适合快速处理需求。模型对于多种环境可通过Jina AI Reranker API或transformers库轻松集成和使用。
ko-reranker - 基于Amazon SageMaker的韩语文本重排序模型优化指南
Amazon SageMakerGithubHuggingfaceReranker开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理
ko-reranker是一个基于BAAI/bge-reranker-large的韩语文本重排序模型,通过直接输出相似度分数优化搜索和问答系统性能。该模型在Amazon SageMaker上使用翻译后的MS MARCO数据集进行微调,在评估指标上优于未经重排序的基线。项目提供了使用Transformers和SageMaker部署模型的指南,适用于需要提高韩语文本检索准确性的应用场景。
bge-reranker-v2-minicpm-layerwise - 分层文本排序器支持多语言并可调节计算层数实现高效推理
BAAIFlagEmbeddingGithubHuggingface多语言处理开源项目文本分类模型模型训练
bge-reranker-v2-minicpm-layerwise是一个基于MiniCPM-2B-dpo-bf16的多语言文本排序器模型。它支持中英双语及多语言场景,可灵活选择8-40层进行计算,平衡推理速度和性能。模型在文本相关性评分和信息检索任务中表现优异,适用于大规模文本数据处理。通过FlagEmbedding框架可实现简便调用和部署,并支持FP16/BF16加速。
e5-small-v2 - 轻量级多语言嵌入模型用于语义搜索和自然语言处理
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers开源项目文本相似度模型模型评估自然语言处理
e5-small-v2是一款轻量级多语言嵌入模型,适用于语义搜索和自然语言处理任务。该模型在MTEB基准测试中表现优异,涵盖文本分类、检索、聚类和语义相似度等多个领域。尽管体积小巧,e5-small-v2仍能有效处理多种语言,为开发者提供了一个高效且多用途的嵌入解决方案。
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
GithubHuggingfaceMS MARCO信息检索开源项目性能评估搜索排序模型跨语言模型
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。
msmarco-MiniLM-L12-en-de-v1 - 基于MS MARCO的英德双语文本重排序模型
GithubHuggingfaceMS Marco信息检索开源项目德英翻译模型自然语言处理跨语言检索模型
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。
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