许可证: mit
数据集:

• hotchpotch/JQaRA
• shunk031/JGLUE
• miracl/miracl
• castorini/mr-tydi
• unicamp-dl/mmarco
  语言:
• ja
  库名称: sentence-transformers
  管道标签: text-ranking
  新版本: hotchpotch/japanese-reranker-xsmall-v2

hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-base-v1

这是用日语训练的Reranker（CrossEncoder）系列模型。

关于Reranker的技术报告和评估，请参考以下内容：

• 发布日语最高性能的Reranker / 什么是Reranker？
• 日语Reranker的技术报告

使用方法

SentenceTransformers

from sentence_transformers import CrossEncoder  
import torch  

MODEL_NAME = "hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-base-v1"  
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"  
model = CrossEncoder(MODEL_NAME, max_length=512, device=device)  
if device == "cuda":  
    model.model.half()  
query = "关于感人的电影"  
passages = [  
    "虽然主题深刻，但能打动观众的名作。人物心理描写出色，结局让人泪目。",  
    "虽然主题值得肯定，但故事过于阴暗，让人心情低落。如果能多一些明亮的元素就好了。",  
    "总觉得剧情发展缺乏真实感。希望能看到更有深度的人物故事。",  
    "动作场面非常精彩，看得很过瘾。剧情虽然简单，但反而恰到好处。",  
]  
scores = model.predict([(query, passage) for passage in passages])  

HuggingFace transformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification  
from torch.nn import Sigmoid  

MODEL_NAME = "hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-base-v1"  
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"  

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)  
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL_NAME)  
model.to(device)  
model.eval()  

if device == "cuda":  
    model.half()  

query = "关于感人的电影"  
passages = [  
    "虽然主题深刻，但能打动观众的名作。人物心理描写出色，结局让人泪目。",  
    "虽然主题值得肯定，但故事过于阴暗，让人心情低落。如果能多一些明亮的元素就好了。",  
    "总觉得剧情发展缺乏真实感。希望能看到更有深度的人物故事。",  
    "动作场面非常精彩，看得很过瘾。剧情虽然简单，但反而恰到好处。",  
]  
inputs = tokenizer(  
    [(query, passage) for passage in passages],  
    padding=True,  
    truncation=True,  
    max_length=512,  
    return_tensors="pt",  
)  
inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}  
logits = model(**inputs).logits  
activation = Sigmoid()  
scores = activation(logits).squeeze().tolist()  

评估结果

许可证

MIT License