Dang Phuong Nam commited on
Commit
a839720
1 Parent(s): e0e9b1d

Update README.md

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. README.md +21 -12
README.md CHANGED
@@ -50,22 +50,31 @@ from FlagEmbedding import FlagReranker
50
  reranker = FlagReranker('namdp/bge-reranker-vietnamese',
51
  use_fp16=True) # Setting use_fp16 to True speeds up computation with a slight performance degradation
52
 
53
- score = reranker.compute_score(['query', 'passage'])
54
- print(score) # -5.65234375
55
 
56
  # You can map the scores into 0-1 by set "normalize=True", which will apply sigmoid function to the score
57
- score = reranker.compute_score(['query', 'passage'], normalize=True)
58
- print(score) # 0.003497010252573502
59
-
60
- scores = reranker.compute_score([['what is panda?', 'hi'], ['what is panda?',
61
- 'The giant panda (Ailuropoda melanoleuca), sometimes called a panda bear or simply panda, is a bear species endemic to China.']])
62
- print(scores) # [-8.1875, 5.26171875]
 
 
 
 
 
63
 
64
  # You can map the scores into 0-1 by set "normalize=True", which will apply sigmoid function to the score
65
- scores = reranker.compute_score([['what is panda?', 'hi'], ['what is panda?',
66
- 'The giant panda (Ailuropoda melanoleuca), sometimes called a panda bear or simply panda, is a bear species endemic to China.']],
67
- normalize=True)
68
- print(scores) # [0.00027803096387751553, 0.9948403768236574]
 
 
 
 
69
  ```
70
 
71
  ### Using Huggingface transformers
 
50
  reranker = FlagReranker('namdp/bge-reranker-vietnamese',
51
  use_fp16=True) # Setting use_fp16 to True speeds up computation with a slight performance degradation
52
 
53
+ score = reranker.compute_score(['tỉnh nào có diện tích lớn nhất việt nam', 'nghệ an có diện tích lớn nhất việt nam'])
54
+ print(score) # 11.140625
55
 
56
  # You can map the scores into 0-1 by set "normalize=True", which will apply sigmoid function to the score
57
+ score = reranker.compute_score(['tỉnh nào có diện tích lớn nhất việt nam', 'nghệ an có diện tích lớn nhất việt nam'],
58
+ normalize=True)
59
+ print(score) # 0.9999854895214452
60
+
61
+ scores = reranker.compute_score(
62
+ [
63
+ ['tỉnh nào có diện tích lớn nhất việt nam', 'nghệ an có diện tích lớn nhất việt nam'],
64
+ ['tỉnh nào có diện tích lớn nhất việt nam', 'bắc ninh có diện tích nhỏ nhất việt nam']
65
+ ]
66
+ )
67
+ print(scores) # [11.140625, -1.58203125]
68
 
69
  # You can map the scores into 0-1 by set "normalize=True", which will apply sigmoid function to the score
70
+ scores = reranker.compute_score(
71
+ [
72
+ ['tỉnh nào có diện tích lớn nhất việt nam', 'nghệ an có diện tích lớn nhất việt nam'],
73
+ ['tỉnh nào có diện tích lớn nhất việt nam', 'bắc ninh có diện tích nhỏ nhất việt nam']
74
+ ],
75
+ normalize=True
76
+ )
77
+ print(scores) # [0.99998548952144523, 0.17050799982688053]
78
  ```
79
 
80
  ### Using Huggingface transformers