--- license: mit datasets: - hotchpotch/JQaRA - shunk031/JGLUE - miracl/miracl - castorini/mr-tydi - unicamp-dl/mmarco language: - ja library_name: sentence-transformers --- ## hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-base-v1 日本語で学習させた Reranker (CrossEncoder) シリーズです。 | モデル名 | layers | hidden_size | | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------ | ----------- | | [hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-xsmall-v1](https://huggingface.co./hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-xsmall-v1) | 6 | 384 | | [hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-small-v1](https://huggingface.co./hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-small-v1) | 12 | 384 | | [hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-base-v1](https://huggingface.co./hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-base-v1) | 12 | 768 | | [hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1](https://huggingface.co./hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1) | 24 | 1024 | | [hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1](https://huggingface.co./hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1) | 24 | 1024 | 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。 - [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/) - [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/) ## 使い方 ### SentenceTransformers ```python from sentence_transformers import CrossEncoder import torch MODEL_NAME = "hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-base-v1" device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model = CrossEncoder(MODEL_NAME, max_length=512, device=device) if device == "cuda": model.model.half() query = "感動的な映画について" passages = [ "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。", "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。", "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。", "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。", ] scores = model.predict([(query, passage) for passage in passages]) ``` ## HuggingFace transformers ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification from torch.nn import Sigmoid MODEL_NAME = "hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-base-v1" device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL_NAME) model.to(device) model.eval() if device == "cuda": model.half() query = "感動的な映画について" passages = [ "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。", "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。", "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。", "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。", ] inputs = tokenizer( [(query, passage) for passage in passages], padding=True, truncation=True, max_length=512, return_tensors="pt", ) inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()} logits = model(**inputs).logits activation = Sigmoid() scores = activation(logits).squeeze().tolist() ``` ## 評価結果 | 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) | | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | --------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------- | --------------------------------------------- | | [japanese-reranker-cross-encoder-xsmall-v1](https://huggingface.co./hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-xsmall-v1) | 0.6136 | 0.9376 | 0.7411 | 0.9602 | | [japanese-reranker-cross-encoder-small-v1](https://huggingface.co./hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-small-v1) | 0.6247 | 0.939 | 0.7776 | 0.9604 | | [japanese-reranker-cross-encoder-base-v1](https://huggingface.co./hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-base-v1) | 0.6711 | 0.9337 | 0.818 | 0.9708 | | [japanese-reranker-cross-encoder-large-v1](https://huggingface.co./hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1) | 0.7099 | 0.9364 | 0.8406 | 0.9773 | | [japanese-bge-reranker-v2-m3-v1](https://huggingface.co./hotchpotch/japanese-bge-reranker-v2-m3-v1) | 0.6918 | 0.9372 | 0.8423 | 0.9624 | | [bge-reranker-v2-m3](https://huggingface.co./BAAI/bge-reranker-v2-m3) | 0.673 | 0.9343 | 0.8374 | 0.9599 | | [bge-reranker-large](https://huggingface.co./BAAI/bge-reranker-large) | 0.4718 | 0.7332 | 0.7666 | 0.7081 | | [bge-reranker-base](https://huggingface.co./BAAI/bge-reranker-base) | 0.2445 | 0.4905 | 0.6792 | 0.5757 | | [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 | | [shioriha-large-reranker](https://huggingface.co./cl-nagoya/shioriha-large-reranker) | 0.5775 | 0.8458 | 0.8084 | 0.9262 | | [bge-m3+all](https://huggingface.co./BAAI/bge-m3) | 0.576 | 0.904 | 0.7926 | 0.9226 | | [bge-m3+dense](https://huggingface.co./BAAI/bge-m3) | 0.539 | 0.8642 | 0.7753 | 0.8815 | | [bge-m3+colbert](https://huggingface.co./BAAI/bge-m3) | 0.5656 | 0.9064 | 0.7902 | 0.9297 | | [bge-m3+sparse](https://huggingface.co./BAAI/bge-m3) | 0.5088 | 0.8944 | 0.6941 | 0.9184 | | [JaColBERTv2](https://huggingface.co./bclavie/JaColBERTv2) | 0.5847 | 0.9185 | 0.6861 | 0.9247 | | [multilingual-e5-large](https://huggingface.co./intfloat/multilingual-e5-large) | 0.554 | 0.8759 | 0.7722 | 0.8892 | | [multilingual-e5-small](https://huggingface.co./intfloat/multilingual-e5-small) | 0.4917 | 0.869 | 0.7025 | 0.8565 | | bm25 | 0.458 | 0.8408 | 0.4387 | 0.9002 | ## ライセンス MIT License