PhoRanker
先进的越南语文本排序模型
PhoRanker是一款专门针对越南语文本排序的交叉编码器模型。在MS MMarco Passage Reranking - Vi - Dev数据集上，该模型在NDCG@10和MRR@10等重要指标方面表现优异。PhoRanker兼容sentence-transformers和transformers库，提供了便捷的使用方法和预处理步骤。模型不仅性能卓越，还能保持每秒处理15个文档的高效率。对于需要进行越南语文本排序的应用场景，PhoRanker是一个值得考虑的选择。
PhoRanker：高效的越南语文本排序模型
PhoRanker是一个专门为越南语文本排序设计的交叉编码器模型。这个模型由Dai Nguyen Ba开发，旨在解决越南语信息检索和文本排序的需求。PhoRanker在MS MMarco越南语段落重排任务上取得了优异的性能，展现出其在越南语文本处理领域的强大能力。
主要特点
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专门针对越南语：PhoRanker是为越南语文本排序量身定制的模型，充分考虑了越南语的语言特点。
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高性能：在MS MMarco越南语段落重排任务的各项指标上，PhoRanker都取得了最佳成绩，显著优于其他多语言模型。
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效率平衡：虽然处理速度不是最快的，但PhoRanker在性能和效率之间取得了很好的平衡。
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易于使用：支持通过sentence-transformers和transformers两种流行的框架进行调用，方便研究人员和开发者使用。
安装和预处理
使用PhoRanker需要先安装一些必要的依赖：
- 安装VnCoreNLP进行分词：
pip install py_vncorenlp - 安装sentence-transformers（推荐）：
pip install sentence-transformers - 或者安装transformers（可选）：
pip install transformers
在使用模型之前，需要对输入文本进行预处理，主要包括分词操作。项目提供了详细的预处理代码示例，使用VnCoreNLP工具进行越南语分词。
使用方法
PhoRanker支持两种主要的使用方式：
-
使用sentence-transformers：这是推荐的使用方法，代码简洁，使用CrossEncoder类进行预测。
-
使用transformers：这种方法提供了更底层的控制，使用AutoModelForSequenceClassification和AutoTokenizer进行模型加载和预测。
两种方法都支持半精度（fp16）计算，可以提高处理速度。
性能 表现
在MS MMarco越南语段落重排任务的开发集上，PhoRanker在多个评估指标上都取得了最佳成绩：
- NDCG@10: 0.7422
- MRR@10: 0.6830
这些成绩远超其他多语言模型，如BERT多语言段落重排模型和BGE重排器等。虽然在处理速度上（每秒15篇文档）不是最快的，但考虑到其卓越的性能，PhoRanker仍然是一个非常有竞争力的选择。
支持与引用
开发者鼓励用户通过多种方式支持项目的持续发展，包括在GitHub上给项目加星、贡献代码、分享项目等。同时，如果在研究或应用中使用了PhoRanker，建议按照提供的格式进行引用。
总的来说，PhoRanker为越南语文本排序任务提供了一个强大而实用的工具，不仅性能出色，而且易于使用和集成，是处理越南语自然语言处理任务的理想选择。
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