aiq-scoring-e5-small-wiki-absolute

pip install -U sentence-transformers

from sentence_transformers import CrossEncoder

# Download from the 🤗 Hub
model = CrossEncoder("Miya67/aiq-scoring-e5-small-wiki-absolute")
# Get scores for pairs of texts
pairs = [
    ['問題: 俳優の哀川翔、女優の小西真奈美、歌手の長渕剛の出身都道府県はどこでしょう? / 想定解: 鹿児島県', '熊毛地域'],
    ['問題: 和名を「トウショウブ」や「オランダショウブ」という、剣のように尖った葉が特徴的なアヤメ科の植物は何でしょう? / 想定解: グラジオラス', 'グラジオラス属'],
    ['問題: 月見そばで、卵の黄身が表しているものは月ですが、白身が表しているものは何でしょう? / 想定解: 雲', '分子雲'],
    ['問題: 1950年に第1回日本シリーズの第1戦が行われた、現在はヤクルトスワローズが本拠地とする野球場はどこでしょう? / 想定解: 明治神宮野球場', '明治神宮野球大会'],
    ['問題: オーストラリアの6つの州の中で、最も面積が大きいのは西オーストラリア州ですが、最も面積が小さいのは何州でしょう? / 想定解: タスマニア州', 'たすまにあしゅうそうとく'],
]
scores = model.predict(pairs)
print(scores.shape)
# (5,)

# Or rank different texts based on similarity to a single text
ranks = model.rank(
    '問題: 俳優の哀川翔、女優の小西真奈美、歌手の長渕剛の出身都道府県はどこでしょう? / 想定解: 鹿児島県',
    [
        '熊毛地域',
        'グラジオラス属',
        '分子雲',
        '明治神宮野球大会',
        'たすまにあしゅうそうとく',
    ]
)
# [{'corpus_id': ..., 'score': ...}, {'corpus_id': ..., 'score': ...}, ...]