Sentence Similarity
sentence-transformers
PyTorch
English
bert
feature-extraction
mteb
custom_code
Eval Results
text-embeddings-inference
6 papers
File size: 1,407 Bytes
c25c4c3
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
{
    "dataset_revision": null,
    "mteb_dataset_name": "CQADupstackRetrieval",
    "mteb_version": "1.1.0",
    "test": {
        "evaluation_time": 2368.7700000000004,
        "map_at_1": 0.19726083333333333,
        "map_at_10": 0.27165333333333336,
        "map_at_100": 0.282925,
        "map_at_1000": 0.28416333333333327,
        "map_at_3": 0.24783833333333333,
        "map_at_5": 0.2610175,
        "mrr_at_1": 0.237215,
        "mrr_at_10": 0.30853333333333327,
        "mrr_at_100": 0.3174175,
        "mrr_at_1000": 0.31812999999999997,
        "mrr_at_3": 0.2873225,
        "mrr_at_5": 0.29945166666666667,
        "ndcg_at_1": 0.237215,
        "ndcg_at_10": 0.3174883333333333,
        "ndcg_at_100": 0.3688358333333333,
        "ndcg_at_1000": 0.396145,
        "ndcg_at_3": 0.27639583333333334,
        "ndcg_at_5": 0.2954366666666667,
        "precision_at_1": 0.237215,
        "precision_at_10": 0.057090833333333334,
        "precision_at_100": 0.009859166666666665,
        "precision_at_1000": 0.001413333333333333,
        "precision_at_3": 0.1285683333333333,
        "precision_at_5": 0.09258166666666667,
        "recall_at_1": 0.19726083333333333,
        "recall_at_10": 0.4173583333333334,
        "recall_at_100": 0.6466566666666668,
        "recall_at_1000": 0.8409833333333335,
        "recall_at_3": 0.3022308333333333,
        "recall_at_5": 0.35153083333333335
    }
}