结合下面的 英文 , 对 Cross Encoder 进行简要介绍 ```Characteristics of Cross Encoder (a.k.a reranker) models: Calculates a similarity score given pairs of texts. Generally provides superior performance compared to a Sentence Transformer (a.k.a. bi-encoder) model. Often slower than a Sentence Transformer model, as it requires computation for each pair rather than each text. Due to the previous 2 characteristics, Cross Encoders are often used to re-rank the top-k results from a Sentence Transformer model. The usage for Cross Encoder (a.k.a. reranker) models is similar to Sentence Transformers:```

<think>嗯，用户让我结合提供的英文内容，简要介绍Cross Encoder，也就是重排模型。首先，我需要先理解用户提供的英文材料的关键点，然后用自己的话组织成中文解释。 根据提供的英文内容，Cross Encoder有几个主要特点：首先，它通过计算文本对的相似度得分来工作；其次，性能通常优于Sentence Transformer这种双编码器模型；然后，速度较慢，因为需要处理每一对文本；因此常用于对双编码器的结果进行重排，并且使用方式类似Sentence Transformers。 我需要确保覆盖这些关键点，同时用通俗易懂的中文表达。可能需要注意术语的准确性，比如“Cross Encoder”翻译成“交叉编码器”或保留英文，根据上下文决定。同时，用户提到要结构清晰，分步骤或分点说明会比较合适。 另外，用户可能对技术细节不太熟悉，所以需要避免过于专业的术语，或者适当解释。例如，解释为什么交叉编码器比双编码器慢，可能是因为每对文本都需要联合处理，而双编码器可以预先计算嵌入。 还要注意用户要求使用中文回答，并且数学表达式用$...$格式，但在这个问题中可能用不上数学公式，不过如果有必要的话需要遵守。例如，如果有得分计算的公式，可能需要用LaTeX，但这里可能不需要。 最后，用户希望回答真实可靠，所以需要确保信息准确，不添加未提及的内容。比如，英文材料中没有提到的具体应用场景，可能不需要扩展，保持原意即可。 总结下来，回答的结构可能分为几个部分：基本概念、主要特点、性能对比、应用场景和使用方式。这样既清晰又符合用户的要求。需要检查是否有遗漏的关键点，比如“re-ranking top-k results from Sentence Transformer”这一点很重要，要强调交叉编码器如何与双编码器配合使用。 可能还需要指出交叉编码器的优缺点，比如性能好但速度慢，因此适合在需要高准确率的场景下作为后续处理步骤。这样用户能理解其适用场景。 现在，将这些思考整理成连贯的中文介绍，确保覆盖所有要点，结构清晰，语言简洁明了。</think>交叉编码器（Cross Encoder，又称重排模型）是一种用于计算文本对相似度的深度学习模型。其核心特点与使用场景如下： ### 核心特点 1. **成对文本计算** 输入一对文本（例如查询与文档），直接输出两者的相似度得分。与双编码器（Bi-Encoder）不同，交叉编码器会将两个文本联合编码，捕捉更复杂的交互关系。 2. **性能优势** 通常比基于双编码器的模型（如Sentence Transformers）表现更好，尤其在需要细粒度匹配的任务中（如问答、语义搜索）。 3. **计算效率较低** 因需对每个文本对单独计算，时间复杂度为$O(n^2)$，不适合直接处理大规模候选集。 --- ### 典型应用场景 **两阶段检索-重排流程** 1. **第一阶段**：用快速的双编码器（如Sentence Transformer）召回Top-K候选结果（时间复杂度$O(n)$）。 2. **第二阶段**：用交叉编码器对Top-K结果重排序，提升最终精度。 例如搜索引擎中，先通过双编码器筛选出100个相关文档，再用交叉编码器对这100个文档精确排序。 --- ### 使用方式 代码接口与Sentence Transformers类似： ```python from sentence_transformers import CrossEncoder model = CrossEncoder("cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2") scores = model.predict([("Query1", "Doc1"), ("Query1", "Doc2")]) ``` 这种设计平衡了效率与精度，成为工业级语义检索系统的常见选择。