CrossEncoder based on Dongjin-kr/ko-reranker

This is a Cross Encoder model finetuned from Dongjin-kr/ko-reranker using the sentence-transformers library. It computes scores for pairs of texts, which can be used for text reranking and semantic search.

Model Details

Model Description

  • Model Type: Cross Encoder
  • Base model: Dongjin-kr/ko-reranker
  • Maximum Sequence Length: 256 tokens
  • Number of Output Labels: 1 label

Model Sources

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import CrossEncoder

# Download from the 🤗 Hub
model = CrossEncoder("cross_encoder_model_id")
# Get scores for pairs of texts
pairs = [
    ['외식경영과 전공 추천 자격증', '[자격증명: 소방시설관리사] 자격증명: 소방시설관리사 | 유형: 국가전문자격 | 분야: 소방방재 | NCS분류: 법률.경찰.소방.교도.국방 | 등급: 34 | 관련전공: AI산업안전시스템, 산업소방안전과, 산업안전과, 산업안전관리과, 산업안전보건과, 산업안전보건융합학과, 산업안전융합학과, 산업안전전공, 산업안전학부, 산업안전환경계열, 스마트안전융합과, 안전및산업경영공학과, 안전및산업경영공학과(2년제), 안전및산업경영과, 안전소방학과, 안전특성화계열, 융합안전공학과, 재난건설안전과, 재난시설안전과, 소방안전관리과, 소방ᆞ산업안전관리학과, 소방구조구급과, 소방방재과, 소방방재안전과, 소방안전과, 소방안전관리과(P-TECH), 소방안전관리전공, 소방안전관리학과(3년제), 소방안전융합과, 소방재난안전과, 소방재난안전학과, 소방행정・안전관리과, 소방환경방재과, 소방환경안전과, 재난소방・건설안전과, 재난안전시스템과, 건설안전공학과, 산업안전학과, 안전보건학과, 건설스마트안전공학과, 건설시스템안전공학과, 방재안전공학'],
    ['일본어과 전공 추천 자격증', '[자격증명: 건강운동관리사] 자격증명: 건강운동관리사 | 유형: 국가전문자격 | 분야: 스포츠 | NCS분류: 이용.숙박.여행.오락.스포츠 | 관련전공: AI보건정보관리학과, 공공복지정보관리학과, 공공서비스학부(헬스케어서비스전공), 공중보건학과, 공중보건학전공, 바이오헬스융합대학, 바이오헬스컨디셔닝학과, 보건건강관리학과(보건건강관리전공), 보건과학대학, 보건과학부, 보건관리전공, 보건관리학과, 보건관리학과(자연과학), 보건산업유통학전공, 보건안전전공, 보건의료경영전공, 보건의료경영학과, 보건의료관리학과, 보건의료복지학과, 보건의료복지학과(인문사회계열), 보건의료정보관리학전공, 보건의료학부, 보건의료행정전공, 보건학부, 보건환경학부, 뷰티건강디자인학과, 산업보건학과, 산업보건학전공, 산업안전보건전공, 실버보건학과, 융합보건학과, 헬스케어융합학부(자연과학), 레저해양스포츠학과, 해양레저관광학과, 해양레저학과, 해양스포츠ᆞ레저융합학과, 해양스포츠과학과, 해양스포츠전공, 해양스포츠학과, 해양체육학과, 해양치유레'],
    ['세무경영과 학과인데 뭐 따면 좋을까', '[자격증명: 무대예술전문인(무대기계) 2급] 자격증명: 무대예술전문인(무대기계) 2급 | 유형: 국가전문자격 | 분야: 방송기술 | NCS분류: 정보통신 | 관련전공: 공연미디어콘텐츠계열, 공연미디어콘텐츠과, 공연예술과, 공연예술과(3년제), 공연창작학부, 아트앤플레이군, 한국문화예술과, AI서비스마케팅학과, 공항홍보전공, 광고.PR.브랜딩전공, 광고PR전공, 광고PR학과, 광고미디어학과, 광고영상창작학과, 광고홍보문화콘텐츠전공, 광고홍보언론학과, 광고홍보언론학부, 광고홍보영상미디어학부, 광고홍보영상학과, 광고홍보이벤트학과, 광고홍보전공, 광고홍보전공 트랙, 광고홍보콘텐츠학과, 광고홍보학과, 광고홍보학부, 광고홍보학전공, 디지털마케팅학과, 디지털영상마케팅학과, 미디어광고학과, 미디어영상광고홍보학, 미디어영상광고홍보학부, 빅데이터광고마케팅학과, 산업・광고심리학과, 스마트콘텐츠마케팅학과, 홍보광고학과, 홍보디자인학전공, 방송극작과, 공연예술계열 뮤지컬, 뮤지컬연기과, 뮤지컬연기전공, 뮤지컬연기학과, 방송연예'],
    ['농업기술자 취업용 자격증', '[자격증명: 시설원예기사] 자격증명: 시설원예기사 | 유형: 국가기술자격 | 분야: 농업 | NCS분류: 농림어업 | 시행기관: 한국산업인력공단 | 등급: 기사 | 관련전공: 원예산림학부, 산림생태보호학과, 산림융복합학전공, 산림조경원예학과, 스마트그린케어학과, 스마트원예과학과, 스마트팜과학과, 원예·농업자원경제학부, 원예・생약융합학부, 원예과학과, 원예과학부, 원예과학전공, 원예산림학과, 원예산업학과, 원예산업학부, 원예생명공학과, 원예생명공학전공, 원예생명과학과, 원예생명조경학과, 원예육종학과, 원예치료전공, 원예학과, 원예환경전공, 환경디자인원예학과, 환경원예조경학부, 환경원예학과, 생명자원학부, 생명자원융합학과, 생명자원환경과학부, 생물자원과학부, 식량생명공학과, 식량자원과학과, 식의약자원개발학과, 자원공학과'],
    ['철골공 취업용 자격증', '[자격증명: 기계조립산업기사] 자격증명: 기계조립산업기사 | 유형: 국가기술자격 | 분야: 기계가공 | NCS분류: 기계 | 시행기관: 한국산업인력공단 | 등급: 산업기사 | 관련전공: 기계공학전공, 기계시스템공학과, 기계자동차공학과, 기계자동차공학부, 드론기계학과, 생산기계공학과, 스마트기계공학과, 융합기계공학과, 정밀기계공학과, AI융합기계계열, AI융합기계공학과, AI융합기계과, AI융합기계학과, K-산업기술학부, 공조기계과, 글로벌산업기술과, 글로벌산업기술과(보건산업), 글로벌산업기술과(전공심화), 글로벌산업인재과, 글로벌산업학과, 기계계열, 기계공학계열, 기계공학과(2년제), 기계과, 기계과(2년제), 기계보전과, 기계시스템과, 기계시스템과(ICT기계가공), 기계시스템과(기계융합시스템), 기계시스템디자인과, 기계자동차과, 기계품질관리과, 냉동공조설비공학과, 냉동공조설비과, 디지털기계시스템과, 디지털기계시스템과(기계융합시스템), 디지털기계학부, 디지털융합기계과, 미래모빌리티설계과, 미래모빌리티제조'],
]
scores = model.predict(pairs)
print(scores.shape)
# (5,)

# Or rank different texts based on similarity to a single text
ranks = model.rank(
    '외식경영과 전공 추천 자격증',
    [
        '[자격증명: 소방시설관리사] 자격증명: 소방시설관리사 | 유형: 국가전문자격 | 분야: 소방방재 | NCS분류: 법률.경찰.소방.교도.국방 | 등급: 34 | 관련전공: AI산업안전시스템, 산업소방안전과, 산업안전과, 산업안전관리과, 산업안전보건과, 산업안전보건융합학과, 산업안전융합학과, 산업안전전공, 산업안전학부, 산업안전환경계열, 스마트안전융합과, 안전및산업경영공학과, 안전및산업경영공학과(2년제), 안전및산업경영과, 안전소방학과, 안전특성화계열, 융합안전공학과, 재난건설안전과, 재난시설안전과, 소방안전관리과, 소방ᆞ산업안전관리학과, 소방구조구급과, 소방방재과, 소방방재안전과, 소방안전과, 소방안전관리과(P-TECH), 소방안전관리전공, 소방안전관리학과(3년제), 소방안전융합과, 소방재난안전과, 소방재난안전학과, 소방행정・안전관리과, 소방환경방재과, 소방환경안전과, 재난소방・건설안전과, 재난안전시스템과, 건설안전공학과, 산업안전학과, 안전보건학과, 건설스마트안전공학과, 건설시스템안전공학과, 방재안전공학',
        '[자격증명: 건강운동관리사] 자격증명: 건강운동관리사 | 유형: 국가전문자격 | 분야: 스포츠 | NCS분류: 이용.숙박.여행.오락.스포츠 | 관련전공: AI보건정보관리학과, 공공복지정보관리학과, 공공서비스학부(헬스케어서비스전공), 공중보건학과, 공중보건학전공, 바이오헬스융합대학, 바이오헬스컨디셔닝학과, 보건건강관리학과(보건건강관리전공), 보건과학대학, 보건과학부, 보건관리전공, 보건관리학과, 보건관리학과(자연과학), 보건산업유통학전공, 보건안전전공, 보건의료경영전공, 보건의료경영학과, 보건의료관리학과, 보건의료복지학과, 보건의료복지학과(인문사회계열), 보건의료정보관리학전공, 보건의료학부, 보건의료행정전공, 보건학부, 보건환경학부, 뷰티건강디자인학과, 산업보건학과, 산업보건학전공, 산업안전보건전공, 실버보건학과, 융합보건학과, 헬스케어융합학부(자연과학), 레저해양스포츠학과, 해양레저관광학과, 해양레저학과, 해양스포츠ᆞ레저융합학과, 해양스포츠과학과, 해양스포츠전공, 해양스포츠학과, 해양체육학과, 해양치유레',
        '[자격증명: 무대예술전문인(무대기계) 2급] 자격증명: 무대예술전문인(무대기계) 2급 | 유형: 국가전문자격 | 분야: 방송기술 | NCS분류: 정보통신 | 관련전공: 공연미디어콘텐츠계열, 공연미디어콘텐츠과, 공연예술과, 공연예술과(3년제), 공연창작학부, 아트앤플레이군, 한국문화예술과, AI서비스마케팅학과, 공항홍보전공, 광고.PR.브랜딩전공, 광고PR전공, 광고PR학과, 광고미디어학과, 광고영상창작학과, 광고홍보문화콘텐츠전공, 광고홍보언론학과, 광고홍보언론학부, 광고홍보영상미디어학부, 광고홍보영상학과, 광고홍보이벤트학과, 광고홍보전공, 광고홍보전공 트랙, 광고홍보콘텐츠학과, 광고홍보학과, 광고홍보학부, 광고홍보학전공, 디지털마케팅학과, 디지털영상마케팅학과, 미디어광고학과, 미디어영상광고홍보학, 미디어영상광고홍보학부, 빅데이터광고마케팅학과, 산업・광고심리학과, 스마트콘텐츠마케팅학과, 홍보광고학과, 홍보디자인학전공, 방송극작과, 공연예술계열 뮤지컬, 뮤지컬연기과, 뮤지컬연기전공, 뮤지컬연기학과, 방송연예',
        '[자격증명: 시설원예기사] 자격증명: 시설원예기사 | 유형: 국가기술자격 | 분야: 농업 | NCS분류: 농림어업 | 시행기관: 한국산업인력공단 | 등급: 기사 | 관련전공: 원예산림학부, 산림생태보호학과, 산림융복합학전공, 산림조경원예학과, 스마트그린케어학과, 스마트원예과학과, 스마트팜과학과, 원예·농업자원경제학부, 원예・생약융합학부, 원예과학과, 원예과학부, 원예과학전공, 원예산림학과, 원예산업학과, 원예산업학부, 원예생명공학과, 원예생명공학전공, 원예생명과학과, 원예생명조경학과, 원예육종학과, 원예치료전공, 원예학과, 원예환경전공, 환경디자인원예학과, 환경원예조경학부, 환경원예학과, 생명자원학부, 생명자원융합학과, 생명자원환경과학부, 생물자원과학부, 식량생명공학과, 식량자원과학과, 식의약자원개발학과, 자원공학과',
        '[자격증명: 기계조립산업기사] 자격증명: 기계조립산업기사 | 유형: 국가기술자격 | 분야: 기계가공 | NCS분류: 기계 | 시행기관: 한국산업인력공단 | 등급: 산업기사 | 관련전공: 기계공학전공, 기계시스템공학과, 기계자동차공학과, 기계자동차공학부, 드론기계학과, 생산기계공학과, 스마트기계공학과, 융합기계공학과, 정밀기계공학과, AI융합기계계열, AI융합기계공학과, AI융합기계과, AI융합기계학과, K-산업기술학부, 공조기계과, 글로벌산업기술과, 글로벌산업기술과(보건산업), 글로벌산업기술과(전공심화), 글로벌산업인재과, 글로벌산업학과, 기계계열, 기계공학계열, 기계공학과(2년제), 기계과, 기계과(2년제), 기계보전과, 기계시스템과, 기계시스템과(ICT기계가공), 기계시스템과(기계융합시스템), 기계시스템디자인과, 기계자동차과, 기계품질관리과, 냉동공조설비공학과, 냉동공조설비과, 디지털기계시스템과, 디지털기계시스템과(기계융합시스템), 디지털기계학부, 디지털융합기계과, 미래모빌리티설계과, 미래모빌리티제조',
    ]
)
# [{'corpus_id': ..., 'score': ...}, {'corpus_id': ..., 'score': ...}, ...]

Training Details

Training Dataset

Unnamed Dataset

  • Size: 7,598 training samples
  • Columns: sentence_0, sentence_1, and label
  • Approximate statistics based on the first 1000 samples:
    sentence_0 sentence_1 label
    type string string float
    details
    • min: 7 characters
    • mean: 15.82 characters
    • max: 27 characters
    • min: 59 characters
    • mean: 346.54 characters
    • max: 512 characters
    • min: 0.0
    • mean: 0.17
    • max: 1.0
  • Samples:
    sentence_0 sentence_1 label
    외식경영과 전공 추천 자격증 [자격증명: 소방시설관리사] 자격증명: 소방시설관리사 | 유형: 국가전문자격 | 분야: 소방방재 | NCS분류: 법률.경찰.소방.교도.국방 | 등급: 34 | 관련전공: AI산업안전시스템, 산업소방안전과, 산업안전과, 산업안전관리과, 산업안전보건과, 산업안전보건융합학과, 산업안전융합학과, 산업안전전공, 산업안전학부, 산업안전환경계열, 스마트안전융합과, 안전및산업경영공학과, 안전및산업경영공학과(2년제), 안전및산업경영과, 안전소방학과, 안전특성화계열, 융합안전공학과, 재난건설안전과, 재난시설안전과, 소방안전관리과, 소방ᆞ산업안전관리학과, 소방구조구급과, 소방방재과, 소방방재안전과, 소방안전과, 소방안전관리과(P-TECH), 소방안전관리전공, 소방안전관리학과(3년제), 소방안전융합과, 소방재난안전과, 소방재난안전학과, 소방행정・안전관리과, 소방환경방재과, 소방환경안전과, 재난소방・건설안전과, 재난안전시스템과, 건설안전공학과, 산업안전학과, 안전보건학과, 건설스마트안전공학과, 건설시스템안전공학과, 방재안전공학 0.0
    일본어과 전공 추천 자격증 [자격증명: 건강운동관리사] 자격증명: 건강운동관리사 | 유형: 국가전문자격 | 분야: 스포츠 | NCS분류: 이용.숙박.여행.오락.스포츠 | 관련전공: AI보건정보관리학과, 공공복지정보관리학과, 공공서비스학부(헬스케어서비스전공), 공중보건학과, 공중보건학전공, 바이오헬스융합대학, 바이오헬스컨디셔닝학과, 보건건강관리학과(보건건강관리전공), 보건과학대학, 보건과학부, 보건관리전공, 보건관리학과, 보건관리학과(자연과학), 보건산업유통학전공, 보건안전전공, 보건의료경영전공, 보건의료경영학과, 보건의료관리학과, 보건의료복지학과, 보건의료복지학과(인문사회계열), 보건의료정보관리학전공, 보건의료학부, 보건의료행정전공, 보건학부, 보건환경학부, 뷰티건강디자인학과, 산업보건학과, 산업보건학전공, 산업안전보건전공, 실버보건학과, 융합보건학과, 헬스케어융합학부(자연과학), 레저해양스포츠학과, 해양레저관광학과, 해양레저학과, 해양스포츠ᆞ레저융합학과, 해양스포츠과학과, 해양스포츠전공, 해양스포츠학과, 해양체육학과, 해양치유레 0.0
    세무경영과 학과인데 뭐 따면 좋을까 [자격증명: 무대예술전문인(무대기계) 2급] 자격증명: 무대예술전문인(무대기계) 2급 | 유형: 국가전문자격 | 분야: 방송기술 | NCS분류: 정보통신 | 관련전공: 공연미디어콘텐츠계열, 공연미디어콘텐츠과, 공연예술과, 공연예술과(3년제), 공연창작학부, 아트앤플레이군, 한국문화예술과, AI서비스마케팅학과, 공항홍보전공, 광고.PR.브랜딩전공, 광고PR전공, 광고PR학과, 광고미디어학과, 광고영상창작학과, 광고홍보문화콘텐츠전공, 광고홍보언론학과, 광고홍보언론학부, 광고홍보영상미디어학부, 광고홍보영상학과, 광고홍보이벤트학과, 광고홍보전공, 광고홍보전공 트랙, 광고홍보콘텐츠학과, 광고홍보학과, 광고홍보학부, 광고홍보학전공, 디지털마케팅학과, 디지털영상마케팅학과, 미디어광고학과, 미디어영상광고홍보학, 미디어영상광고홍보학부, 빅데이터광고마케팅학과, 산업・광고심리학과, 스마트콘텐츠마케팅학과, 홍보광고학과, 홍보디자인학전공, 방송극작과, 공연예술계열 뮤지컬, 뮤지컬연기과, 뮤지컬연기전공, 뮤지컬연기학과, 방송연예 0.0
  • Loss: BinaryCrossEntropyLoss with these parameters:
    {
        "activation_fn": "torch.nn.modules.linear.Identity",
        "pos_weight": null
    }
    

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

  • per_device_train_batch_size: 4
  • num_train_epochs: 1
  • fp16: True
  • per_device_eval_batch_size: 4

All Hyperparameters

Click to expand
  • per_device_train_batch_size: 4
  • num_train_epochs: 1
  • max_steps: -1
  • learning_rate: 5e-05
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_kwargs: None
  • warmup_steps: 0
  • optim: adamw_torch_fused
  • optim_args: None
  • weight_decay: 0.0
  • adam_beta1: 0.9
  • adam_beta2: 0.999
  • adam_epsilon: 1e-08
  • optim_target_modules: None
  • gradient_accumulation_steps: 1
  • average_tokens_across_devices: True
  • max_grad_norm: 1
  • label_smoothing_factor: 0.0
  • bf16: False
  • fp16: True
  • bf16_full_eval: False
  • fp16_full_eval: False
  • tf32: None
  • gradient_checkpointing: False
  • gradient_checkpointing_kwargs: None
  • torch_compile: False
  • torch_compile_backend: None
  • torch_compile_mode: None
  • use_liger_kernel: False
  • liger_kernel_config: None
  • use_cache: False
  • neftune_noise_alpha: None
  • torch_empty_cache_steps: None
  • auto_find_batch_size: False
  • log_on_each_node: True
  • logging_nan_inf_filter: True
  • include_num_input_tokens_seen: no
  • log_level: passive
  • log_level_replica: warning
  • disable_tqdm: False
  • project: huggingface
  • trackio_space_id: trackio
  • eval_strategy: no
  • per_device_eval_batch_size: 4
  • prediction_loss_only: True
  • eval_on_start: False
  • eval_do_concat_batches: True
  • eval_use_gather_object: False
  • eval_accumulation_steps: None
  • include_for_metrics: []
  • batch_eval_metrics: False
  • save_only_model: False
  • save_on_each_node: False
  • enable_jit_checkpoint: False
  • push_to_hub: False
  • hub_private_repo: None
  • hub_model_id: None
  • hub_strategy: every_save
  • hub_always_push: False
  • hub_revision: None
  • load_best_model_at_end: False
  • ignore_data_skip: False
  • restore_callback_states_from_checkpoint: False
  • full_determinism: False
  • seed: 42
  • data_seed: None
  • use_cpu: False
  • accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
  • parallelism_config: None
  • dataloader_drop_last: False
  • dataloader_num_workers: 0
  • dataloader_pin_memory: True
  • dataloader_persistent_workers: False
  • dataloader_prefetch_factor: None
  • remove_unused_columns: True
  • label_names: None
  • train_sampling_strategy: random
  • length_column_name: length
  • ddp_find_unused_parameters: None
  • ddp_bucket_cap_mb: None
  • ddp_broadcast_buffers: False
  • ddp_backend: None
  • ddp_timeout: 1800
  • fsdp: []
  • fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
  • deepspeed: None
  • debug: []
  • skip_memory_metrics: True
  • do_predict: False
  • resume_from_checkpoint: None
  • warmup_ratio: None
  • local_rank: -1
  • prompts: None
  • batch_sampler: batch_sampler
  • multi_dataset_batch_sampler: proportional
  • router_mapping: {}
  • learning_rate_mapping: {}

Training Logs

Epoch Step Training Loss
0.2632 500 0.5150
0.5263 1000 0.4918
0.7895 1500 0.4794
0.2632 500 0.4184
0.5263 1000 0.4746
0.7895 1500 0.4503

Framework Versions

  • Python: 3.12.12
  • Sentence Transformers: 5.2.3
  • Transformers: 5.3.0
  • PyTorch: 2.10.0+cu128
  • Accelerate: 1.12.0
  • Datasets: 4.0.0
  • Tokenizers: 0.22.2

Citation

BibTeX

Sentence Transformers

@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
    title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = "11",
    year = "2019",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}
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Model size
0.6B params
Tensor type
F32
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Inference Providers NEW
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Model tree for multifuly/certweb-reranker-model

Finetuned
(1)
this model

Paper for multifuly/certweb-reranker-model