用于NLP领域的排序模型最佳实践在自然语言处理(NLP)领域,用于排序任务的模型通常是指那些能够对文本进行排序、比较或评估其相关性的模型。这些模型可以应用于诸如文档排序、句子排序、问答系统中的答案排序等多种场景。在当前的研究和发展中,基于深度学习的方法,尤其是基于Transformer架构的模型,因其强大的表示能力和序列处理能力而在这类任务中表现出色。 最先进的排序模型 1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) • BERT 是一种基于 Trans