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Open Source Dual Loss Embedding Model for Semantic Retrieval in Higher Education
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种双损失模型，结合多负排名损失与余弦相似性损失，以提升教育问答的语义排名和相似性校准，效果优于现有系统。
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关键要点
- 本研究提出了一种双损失模型，结合多负排名损失与余弦相似性损失。
- 该模型旨在提升教育问答的语义排名和相似性校准。
- 研究结果表明，该模型在高等教育课程大纲的语义检索中表现优于现有的开放源代码基线。
- 该模型具有重要的应用潜力，解决了现有语义检索系统无法满足学术内容独特语言和结构特征的问题。
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