japanese-reranker-cross-encoder

japanese-reranker-cross-encoder-large-v1

Input

Query

感動的な映画について

Sentences

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。

Output

The scores in order of higher

(1) 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。 (0.778)
(4) 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。 (0.210)
(3) 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。 (0.023)
(2) 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。 (0.020)

Requirements

This model requires additional module.

pip3 install transformers
pip3 install fugashi
pip3 install unidic-lite

Usage

Automatically downloads the onnx and prototxt files on the first run. It is necessary to be connected to the Internet while downloading.

For the sample sentences,

$ python3 japanese-reranker-cross-encoder.py

If you want to specify the text file of sentences, put the file path after the --input option.

$ python3 japanese-reranker-cross-encoder.py --input TEXT_PATH

If you want to specify an input query, write the query after the --query option.

$ python3 japanese-reranker-cross-encoder.py --query QUERY

Reference

• Hugging Face - japanese-reranker-cross-encoder-large-v1

Framework

Pytorch

Model Format

ONNX opset=17

Netron

japanese-reranker-cross-encoder-large-v1.onnx.prototxt