Дообученная Sentence Transformers на базе ModernBERT-base, преобразующая тексты в векторы для сравнения авторского стиля, семантического поиска и других задач сходства.
140скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены17 фев 2025
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
1
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.
2
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
3
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
gabrielloiseau/ModernBERT-base-authorship-verification — модель Sentence Transformers, дообученная на основе answerdotai/ModernBERT-base. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для сравнения текстов по смыслу с помощью косинусного сходства. Модель подходит для семантического поиска, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текстов, а также для проверки сходства авторского стиля.
Она содержит 149 млн параметров, использует архитектуру ModernBERT и обрабатывает последовательности длиной до 8192 токенов. В метаданных указан английский язык базовой модели; отдельные сведения о языках обучения этой версии не приведены. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
проверка сходства авторского стиля между текстами
семантический поиск по коллекции документов
поиск перефразирований и похожих предложений
кластеризация текстов по смыслу
классификация текстов с использованием эмбеддингов
Ограничения
Модель выдаёт векторы, а не готовое заключение об авторстве; порог сходства и правила принятия решения нужно настраивать для конкретных данных. В предоставленных метаданных не указана лицензия.
Для каких профессий подходит10
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
SentenceTransformer based on answerdotai/ModernBERT-base
This is a sentence-transformers model finetuned from answerdotai/ModernBERT-base. It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.