sentence-transformers
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Japanese
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  license: mit
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  datasets:
4
  - hotchpotch/JQaRA
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  library_name: sentence-transformers
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- README
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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  license: mit
4
  datasets:
5
  - hotchpotch/JQaRA
 
12
  library_name: sentence-transformers
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  ---
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+ ## hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1
16
+
17
+ 日本語で学習させた Reranker (CrossEncoder) シリーズです。
18
+
19
+ | モデル名 | layers | hidden_size |
20
+ | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------ | ----------- |
21
+ | [hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-xsmall-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-xsmall-v1) | 6 | 384 |
22
+ | [hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-small-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-small-v1) | 12 | 384 |
23
+ | [hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-base-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-base-v1) | 12 | 768 |
24
+ | [hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1) | 24 | 1024 |
25
+ | [hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1) | 24 | 1024 |
26
+
27
+ Reranker についてや、技術レポート・評価等は以下を参考ください。
28
+
29
+ - [日本語最高性能のRerankerをリリース / そもそも Reranker とは?](https://secon.dev/entry/2024/04/02/070000-japanese-reranker-release/)
30
+ - [日本語 Reranker 作成のテクニカルレポート](https://secon.dev/entry/2024/04/02/080000-japanese-reranker-tech-report/)
31
+
32
+
33
+ ## 使い方
34
+
35
+ ### SentenceTransformers
36
+
37
+ ```python
38
+ from sentence_transformers import CrossEncoder
39
+ import torch
40
+
41
+ MODEL_NAME = "hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1"
42
+ device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
43
+ model = CrossEncoder(MODEL_NAME, max_length=512, device=device)
44
+ if device == "cuda":
45
+ model.model.half()
46
+ query = "感動的な映画について"
47
+ passages = [
48
+ "深いテーマを持ちながらも、観る人の心を揺さぶる名作。登場人物の心情描写が秀逸で、ラストは涙なしでは見られない。",
49
+ "重要なメッセージ性は評価できるが、暗い話が続くので気分が落ち込んでしまった。もう少し明るい要素があればよかった。",
50
+ "どうにもリアリティに欠ける展開が気になった。もっと深みのある人間ドラマが見たかった。",
51
+ "アクションシーンが楽しすぎる。見ていて飽きない。ストーリーはシンプルだが、それが逆に良い。",
52
+ ]
53
+ scores = model.predict([(query, passage) for passage in passages])
54
+ ```
55
+
56
+ ## HuggingFace transformers
57
+
58
+ ```python
59
+ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
60
+ from torch.nn import Sigmoid
61
+
62
+ MODEL_NAME = "hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1"
63
+ device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
64
+
65
+ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
66
+ model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL_NAME)
67
+ model.to(device)
68
+ model.eval()
69
+
70
+ if device == "cuda":
71
+ model.half()
72
+
73
+ query = "感動的な映画について"
74
+ passages = [
75
+ "深いテーマを持ちながらも、観る人の心を揺さぶる名作。登場人物の心情描写が秀逸で、ラストは涙なしでは見られない。",
76
+ "重要なメッセージ性は評価できるが、暗い話が続くので気分が落ち込んでしまった。もう少し明るい要素があればよかった。",
77
+ "どうにもリアリティに欠ける展開が気になった。もっと深みのある人間ドラマが見たかった。",
78
+ "アクションシーンが楽しすぎる。見ていて飽きない。ストーリーはシンプルだが、それが逆に良い。",
79
+ ]
80
+ inputs = tokenizer(
81
+ [(query, passage) for passage in passages],
82
+ padding=True,
83
+ truncation=True,
84
+ max_length=512,
85
+ return_tensors="pt",
86
+ )
87
+ inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}
88
+ logits = model(**inputs).logits
89
+ activation = Sigmoid()
90
+ scores = activation(logits).squeeze().tolist()
91
+ ```
92
+
93
+ ## 評価結果
94
+
95
+ | Model Name | [JQaRA](https://huggingface.co/datasets/hotchpotch/JQaRA) | [JaCWIR](https://huggingface.co/datasets/hotchpotch/JaCWIR) | [MIRACL](https://huggingface.co/datasets/miracl/miracl) | [JSQuAD](https://github.com/yahoojapan/JGLUE) |
96
+ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | --------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------- | --------------------------------------------- |
97
+ | [japanese-reranker-cross-encoder-xsmall-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-xsmall-v1) | 0.6136 | 0.9376 | 0.7411 | 0.9602 |
98
+ | [japanese-reranker-cross-encoder-small-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-small-v1) | 0.6247 | 0.939 | 0.7776 | 0.9604 |
99
+ | [japanese-reranker-cross-encoder-base-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-base-v1) | 0.6711 | 0.9337 | 0.818 | 0.9708 |
100
+ | [japanese-reranker-cross-encoder-large-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1) | 0.7099 | 0.9364 | 0.8406 | 0.9773 |
101
+ | [japanese-bge-reranker-v2-m3-v1](https://huggingface.co/hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1) | 0.6918 | 0.9372 | 0.8423 | 0.9624 |
102
+ | [bge-reranker-v2-m3](https://huggingface.co/BAAI/bge-reranker-v2-m3) | 0.673 | 0.9343 | 0.8374 | 0.9599 |
103
+ | [bge-reranker-large](https://huggingface.co/BAAI/bge-reranker-large) | 0.4718 | 0.7332 | 0.7666 | 0.7081 |
104
+ | [bge-reranker-base](https://huggingface.co/BAAI/bge-reranker-base) | 0.2445 | 0.4905 | 0.6792 | 0.5757 |
105
+ | [cross-encoder-mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1](https://huggingface.co/corrius/cross-encoder-mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1) | 0.5588 | 0.9211 | 0.7158 | 0.932 |
106
+ | [shioriha-large-reranker](https://huggingface.co/cl-nagoya/shioriha-large-reranker) | 0.5775 | 0.8458 | 0.8084 | 0.9262 |
107
+ | [bge-m3+all](https://huggingface.co/BAAI/bge-m3) | 0.576 | 0.904 | 0.7926 | 0.9226 |
108
+ | [bge-m3+dense](https://huggingface.co/BAAI/bge-m3) | 0.539 | 0.8642 | 0.7753 | 0.8815 |
109
+ | [bge-m3+colbert](https://huggingface.co/BAAI/bge-m3) | 0.5656 | 0.9064 | 0.7902 | 0.9297 |
110
+ | [bge-m3+sparse](https://huggingface.co/BAAI/bge-m3) | 0.5088 | 0.8944 | 0.6941 | 0.9184 |
111
+ | [JaColBERTv2](https://huggingface.co/bclavie/JaColBERTv2) | 0.5847 | 0.9185 | 0.6861 | 0.9247 |
112
+ | [multilingual-e5-large](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large) | 0.554 | 0.8759 | 0.7722 | 0.8892 |
113
+ | [multilingual-e5-small](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-small) | 0.4917 | 0.869 | 0.7025 | 0.8565 |
114
+ | bm25 | 0.458 | 0.8408 | 0.4387 | 0.9002 |
115
+
116
+
117
+ ## ライセンス
118
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119
+ MIT License
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