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I

Instructor Large

由 hkunlp 开发
INSTRUCTOR 是一个基于 T5 架构的文本嵌入模型，专注于句子相似度计算和文本分类任务，支持英语语言处理。
文本嵌入
Transformers
英语
开源协议:Apache-2.0#文本语义相似度#多任务文本嵌入#信息检索优化
下载量 186.12k
发布时间 : 12/20/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型主要用于文本嵌入、句子相似度计算、信息检索和文本分类等任务，在多个基准测试中表现出色。

模型特点

多任务支持
支持多种文本处理任务，包括句子相似度、文本分类、信息检索和文本聚类。
高性能
在多个基准测试数据集上表现出色，如 MTEB 和 BEIR 数据集。
灵活的文本嵌入
能够生成高质量的文本嵌入，适用于各种下游任务。

模型能力

文本嵌入
句子相似度计算
信息检索
文本分类
文本聚类
文本重排序
特征提取

使用案例

电子商务
产品评论分类
对亚马逊产品评论进行情感分析（正面/负面）分类。
在 MTEB AmazonPolarityClassification 数据集上准确率达到 91.53%。
反事实评论检测
识别亚马逊上的反事实评论。
在 MTEB AmazonCounterfactualClassification 数据集上准确率达到 88.13%。
客户服务
银行问题分类
对银行客户问题进行分类。
在 MTEB Banking77Classification 数据集上准确率达到 78.51%。
学术研究
学术论文聚类
对 arXiv 和 bioRxiv 上的学术论文进行主题聚类。
在 arXiv 论文聚类任务上 V-measure 达到 43.16%。
问答系统
问答检索
在技术问答社区中检索相关问题。
在 AskUbuntuDupQuestions 数据集上平均精度达到 64.30%。