说明文档

Quora重复问题检测的Cross-Encoder模型

该模型使用 SentenceTransformers Cross-Encoder 类进行训练。

训练数据

该模型在 Quora重复问题数据集上进行训练。模型将预测一个介于0到1之间的分数，表示两个给定问题成为重复问题的可能性。

注意：该模型不适用于估计问题的相似度，例如"How to learn Java"和"How to learn Python"这两个问题会得到相当低的分数，因为它们不是重复问题。

使用方法与性能

预训练模型可以使用如下方式：

from sentence_transformers import CrossEncoder

model = CrossEncoder('cross-encoder/quora-distilroberta-base')
scores = model.predict([('Question 1', 'Question 2'), ('Question 3', 'Question 4')])

您也可以不使用sentence_transformers，直接使用Transformers的AutoModel类来使用此模型。

cross-encoder/quora-distilroberta-base

作者 cross-encoder

text-ranking sentence-transformers

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创建时间: 2022-03-02 23:29:05+00:00

更新时间: 2025-04-11 08:47:21+00:00

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文件 (25)

.gitattributes

CEBinaryClassificationEvaluator_Quora-dev_results.csv

README.md

config.json

flax_model.msgpack

merges.txt

model.safetensors

onnx/model.onnx ONNX

onnx/model_O1.onnx ONNX

onnx/model_O2.onnx ONNX

onnx/model_O3.onnx ONNX

onnx/model_O4.onnx ONNX

onnx/model_qint8_arm64.onnx ONNX

onnx/model_qint8_avx512.onnx ONNX

onnx/model_qint8_avx512_vnni.onnx ONNX

onnx/model_quint8_avx2.onnx ONNX

openvino/openvino_model.bin

openvino/openvino_model.xml

openvino/openvino_model_qint8_quantized.bin

openvino/openvino_model_qint8_quantized.xml

pytorch_model.bin

special_tokens_map.json

tokenizer.json

tokenizer_config.json

vocab.json