노무 조문 검색용 임베딩 모델

모델과 학습 데이터

intfloat/multilingual-e5-small을 노무 질의와 정답 조문의 쌍으로 학습한 전체 임베딩 모델입니다. 학습 데이터 저장소: rlfka1001/labor-embedding-data 모델 저장소: rlfka1001/multilingual-e5-small-labor 같은 데이터셋 저장소의 general-evaluation/general-corpus는 다른 분야 검색의 퇴행 점검용이며 가중치 학습에는 사용하지 않았습니다.

사용 방법

SentenceTransformer("rlfka1001/multilingual-e5-small-labor")로 모델 전체를 불러옵니다. 질의에 query: 를, 문서에 passage: 를 한 번씩 붙이고 normalize_embeddings=True로 인코딩합니다. 입력 상한은 특수 토큰과 프리픽스를 포함한 512토큰이며 임베딩은 384차원입니다.

한계

검색 점수는 평가 데이터에 따라 달라집니다. 다른 분야와 새 조문은 별도로 평가해야 합니다. 유사도가 높은 문서가 법률적 정답임을 보장하지 않으며 법률 자문용 모델이 아닙니다.