NanoNQ-bm25

# NanoBEIR NQ with BM25 rankings
This dataset is an updated variant of [NanoNQ](https://huggingface.co/datasets/zeta-alpha-ai/NanoNQ), which is a subset of the NQ dataset from the Benchmark for Information Retrieval (BEIR).
NQ was created as a subset of the rather large BEIR, designed to be more efficient to run. This dataset adds a `bm25-ranked-ids` column to the `relevance` subset, which contains a ranking of every single passage in the corpus to the query.

This dataset is used in Sentence Transformers for evaluating CrossEncoder (i.e. reranker) models on NanoBEIR by reranking the top *k* results from BM25.

# 带BM25排序结果的NanoBEIR NQ数据集
本数据集是[NanoNQ](https://huggingface.co/datasets/zeta-alpha-ai/NanoNQ)的更新变体，而NanoNQ是信息检索基准（Benchmark for Information Retrieval，简称BEIR）配套NQ数据集的一个子集。
NQ作为体量庞大的BEIR数据集的子集被构建，旨在优化运行效率、降低计算开销。
本数据集为`relevance`子集新增了`bm25-ranked-ids`列，该列存储了语料库中所有段落针对对应查询的排序结果。
本数据集被应用于Sentence Transformers框架中，通过对BM25返回的前*k*条结果进行重排序，在NanoBEIR基准上评估交叉编码器（CrossEncoder，即重排序模型）的性能。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是NanoNQ的更新版本，NanoNQ源自信息检索基准BEIR中的NQ子集，新增了基于BM25的排名列。它主要用于评估CrossEncoder模型在NanoBEIR中通过重排BM25结果的效果。