Sentence Embedding LaBSE

🚀 LaBSE

このモデルは、LaBSE モデルをPyTorchに移植したものです。109の言語を共通のベクトル空間にマッピングすることができます。

🚀 クイックスタート

このモデルは、sentence-transformers をインストールすると簡単に使用できます。

pip install -U sentence-transformers

その後、以下のようにモデルを使用できます。

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]

model = SentenceTransformer('sentence-transformers/LaBSE')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

📚 ドキュメント

このモデルの自動評価については、Sentence Embeddings Benchmark を参照してください: https://seb.sbert.net

🔧 技術詳細

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 256, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False})
  (2): Dense({'in_features': 768, 'out_features': 768, 'bias': True, 'activation_function': 'torch.nn.modules.activation.Tanh'})
  (3): Normalize()
)

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。

📖 引用と著者

LaBSEについて記述したそれぞれの出版物については、LaBSE を参照してください。