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CPRet-Embeddings

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魔搭社区2025-12-04 更新2025-07-05 收录
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https://modelscope.cn/datasets/AI-ModelScope/CPRet-Embeddings
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官方服务:
资源简介:
# CPRet-Embeddings This repository provides the **problem descriptions** and their corresponding **precomputed embeddings** used by the [CPRet](https://github.com/coldchair/CPRet) retrieval server. You can explore the retrieval server via the online demo at https://cpret.online/. ## 📦 Files * `probs.jsonl` A JSONL file containing natural language descriptions of competitive programming problems. Each line is a JSON object with metadata such as problem title, platform, and full description. * `probs_embs.npy` A NumPy array of dense embeddings corresponding to each problem in `probs.jsonl`. These embeddings are generated using the model [coldchair16/CPRetriever-Prob](https://huggingface.co/coldchair16/CPRetriever-Prob). ## 📚 Full Project For full server usage, deployment instructions, and query examples, see: 👉 [CPRet GitHub Repository](https://github.com/coldchair/CPRet)

# CPRet-嵌入向量(CPRet-Embeddings) 本仓库提供了[CPRet](https://github.com/coldchair/CPRet)检索服务器所使用的**竞赛编程题目描述**及其对应的**预计算嵌入向量**。 您可通过在线演示平台 https://cpret.online/ 体验该检索服务器。 ## 📦 文件列表 * `probs.jsonl` 该JSONL文件存储竞赛编程题目的自然语言描述,文件内每一行均为一个包含题目标题、所属平台、完整题目描述等元数据的JSON对象。 * `probs_embs.npy` 该NumPy数组存储与`probs.jsonl`中各题目对应的稠密嵌入向量,此类嵌入向量由模型[coldchair16/CPRetriever-Prob](https://huggingface.co/coldchair16/CPRetriever-Prob)生成。 ## 📚 完整项目 如需了解该服务器的完整使用方法、部署指南及查询示例,请参阅:👉 [CPRet GitHub仓库](https://github.com/coldchair/CPRet)
提供机构:
maas
创建时间:
2025-07-04
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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二维码
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