ms-marco-MiniLM-L6-v2 cross-encoder

类型
model
任务
text-ranking
框架
sentence-transformers
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标签

  • 文本嵌入
  • 语义搜索
  • 文本相似度
  • 向量检索
  • sentence-transformers
  • NLP
  • 蒸馏

摘要

该模型是一个交叉编码器（Cross-Encoder），在MS Marco段落排序任务上训练，用于信息检索中的重排序场景：给定查询与候选段落，输出相关性分数以对检索结果进行排序。模型基于MiniLM-L6架构，在精度与推理速度之间取得良好平衡（Docs/Sec约1800）。适用于结合向量检索先召回、再用交叉编码器精排的Retrieve & Re-rank流程。

README

--- license: apache-2.0 datasets: - sentence-transformers/msmarco language: - en base_model: - cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L12-v2 pipeline_tag: text-ranking library_name: sentence-transformers tags: - transformers --- # 用于 MS Marco 的交叉编码器 该模型在 [MS Marco Passage Ranking](https://github.com/microso…

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