README.md

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language: ja
license: mit
tags:
- bert
- lockerai
- reranking
- japanese
datasets:
- lost-item-similarity-dataset
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# lockerai-reranking-bert

## モデルの説明

このモデルは検索結果の再ランキングのためのBERTモデルです。

## モデル詳細

- ベースモデル: modernbert
- 隠れ層の次元: 1024
- レイヤー数: 28
- アテンションヘッド数: 16
- 分類プーリング戦略: mean
- パラメータ数: 395,833,348

## 使用方法

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

# トークナイザーとモデルをロード
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("lockerai/lockerai-reranking-bert")
model = AutoModel.from_pretrained("lockerai/lockerai-reranking-bert")

# 入力テキストのトークン化
inputs = tokenizer("検索クエリ", "検索結果アイテム", return_tensors="pt")

# 推論
outputs = model(**inputs)
```

## 引用

このモデルを使用する場合は、以下を引用してください:

```
@misc{lockerai_reranking_bert},
  author = {lockerai},
  title = {lockerai-reranking-bert},
  year = {2025},
  publisher = {HuggingFace},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/lockerai/lockerai-reranking-bert}}
}
```