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问答匹配
Reranker MiniLM L6 H384 Uncased Gooaq 5 Epoch 1995000
Apache-2.0
这是一个从nreimers/MiniLM-L6-H384-uncased微调而来的交叉编码器模型，用于计算文本对的分数，适用于文本重排序和语义搜索任务。
文本嵌入
英语
R
ayushexel
24
0
Reranker ModernBERT Base Gooaq 1 Epoch 1995000
Apache-2.0
这是一个从ModernBERT-base微调而来的交叉编码器模型，用于计算文本对的分数，适用于文本重排序和语义搜索任务。
文本嵌入
英语
R
ayushexel
30
0
Reranker ModernBERT Base Gooaq Bce
Apache-2.0
这是一个从ModernBERT-base微调而来的交叉编码器模型，用于文本重排序和语义搜索任务。
文本嵌入
英语
R
tomaarsen
483
2
Multilingual Text Semantic Search Siamese BERT V1
基于Siamese-BERT架构的多语言文本语义搜索模型，通过2.15亿(问题,答案)对训练，生成384维归一化嵌入向量
文本嵌入
M
SeyedAli
166
4
Sbert Pq
基于sentence-transformers的模型，用于判断短文本与问题之间的相关性。
文本嵌入
Transformers
其他
S
inkoziev
268
17
Distilroberta Base Sentence Transformer
这是一个基于DistilRoBERTa的句子转换器模型，能够将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于语义搜索和聚类等任务。
文本嵌入
Transformers
D
embedding-data
30
1
English Phrases Bible
Apache-2.0
基于DistilBert TAS-B模型的句子嵌入模型，针对语义搜索任务优化，可将文本映射到768维向量空间
文本嵌入
Transformers
E
iamholmes
28
0
Qnli Distilroberta Base
Apache-2.0
该模型是基于distilroberta-base训练的交叉编码器，用于判断给定段落是否能回答特定问题，在GLUE QNLI数据集上训练。
问答系统
英语
Q
cross-encoder
1,526
0
Qnli Electra Base
Apache-2.0
这是一个基于ELECTRA架构的交叉编码器模型，专门用于问答任务中的自然语言推理（NLI），判断给定问题是否能由特定段落回答。
问答系统
Transformers
英语
Q
cross-encoder
6,172
3