许可证：apache-2.0
流水线标签：文本排序
库名称：lightning-ir
基础模型：

• google/electra-base-discriminator
  标签：
• 交叉编码器

Set-Encoder：基于交叉编码器的列表式段落重排与置换不变性段落间注意力机制

该模型发表于论文《Set-Encoder: Permutation-Invariant Inter-Passage Attention for Listwise Passage Re-Ranking with Cross-Encoders》（链接）。它是一种专为高效且具有置换不变性的段落重排设计的交叉编码器架构。

代码库：https://github.com/webis-de/set-encoder

我们提供以下预训练模型用于通用重排任务。

如需复现结果，请使用Lightning IR库运行以下命令，并配合上述代码库中的配置文件：

lightning-ir re_rank --config ./configs/re-rank.yaml --model.model_name_or_path <模型名称>  

（TREC DL 19与TREC DL 20的nDCG@10指标）

引用

若在研究中使用了本代码或模型，请引用我们的论文：

@InProceedings{schlatt:2025,  
  address =                  {柏林 海德堡 纽约},  
  author =                   {费迪南德·施拉特 and 迈克·弗勒贝 and 哈里斯·斯凯尔斯 and 庄胜尧 and 贝文·库普曼 and 圭多·祖孔 and 本诺·斯坦 and 马丁·波特哈斯特 and 马蒂亚斯·哈根},  
  booktitle =                {信息检索进展：第47届欧洲IR研究会议（ECIR 2025）},  
  doi =                      {10.1007/978-3-031-88711-6_1},  
  month =                    4月,  
  publisher =                {Springer},  
  series =                   {计算机科学讲义},  
  site =                     {意大利卢卡},  
  title =                    {{Set-Encoder：基于交叉编码器的列表式段落重排与置换不变性段落间注意力机制}},  
  year =                     2025  
}