数据集:

• oddadmix/arabic-triplets 语言:
• ar 基础模型:
• Omartificial-Intelligence-Space/Arabic-Triplet-Matryoshka-V2 标签:
• 重排序
• 阿拉伯语自然语言处理
• 自然语言处理 管道标签: 文本排序

阿拉伯语重排序模型

这是一个阿拉伯语重排序模型，基于Omartificial-Intelligence-Space/Arabic-Triplet-Matryoshka-V2微调而来，而后者本身又基于aubmindlab/bert-base-arabertv02。该模型专为阿拉伯文本设计，通过评分和排序文本选项来执行重排序任务，根据它们与给定查询的相关性进行优化。

该模型在由大型语言模型（LLMs）生成的阿拉伯语三元组合成数据集上进行了训练。通过评分技术进行了优化，使其非常适合阿拉伯语自然语言处理（NLP）中的排序任务。

模型用途

该模型非常适合阿拉伯文本重排序任务，包括：

• 信息检索和文档排序
• 搜索引擎结果重排序
• 需要排序答案选择的问答任务

使用示例

以下是如何使用sentence_transformers库来根据查询的相关性对段落进行重排序的示例。

代码示例

from sentence_transformers import CrossEncoder

# 加载模型
model = CrossEncoder('oddadmix/arabic-reranker', max_length=512)

# 定义查询和候选段落
Query = '如何利用深度学习处理医学图像？'
Paragraph1 = '深度学习有助于分析医学图像和诊断疾病'
Paragraph2 = '人工智能用于提高工业生产力'

# 根据查询的相关性对段落进行评分
scores = model.predict([(Query, Paragraph1), (Query, Paragraph2)])

# 输出评分
print("段落1的评分:", scores[0])
print("段落2的评分:", scores[1])