Unsup Simcse Ja Large

🚀 unsup-simcse-ja-large

このモデルは、日本語の文章埋め込みを生成するためのもので、文章の類似度計算や特徴抽出に役立ちます。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、いくつかの方法があります。以下に詳細を説明します。

📦 インストール

sentence-transformers をインストールすると、このモデルの使用が簡単になります。以下のコマンドを実行してください。

pip install -U fugashi[unidic-lite] sentence-transformers

💻 使用例

基本的な使用法

sentence-transformers を使用した基本的な使用例です。

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["こんにちは、世界！", "文埋め込み最高！文埋め込み最高と叫びなさい", "極度乾燥しなさい"]

model = SentenceTransformer("cl-nagoya/unsup-simcse-ja-large")
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

高度な使用法

sentence-transformers を使用せずに、モデルを使用する方法です。入力をトランスフォーマーモデルに通し、その後、文脈化された単語埋め込みに対して適切なプーリング操作を適用する必要があります。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch


def cls_pooling(model_output, attention_mask):
    return model_output[0][:,0]


# Sentences we want sentence embeddings for
sentences = ['This is an example sentence', 'Each sentence is converted']

# Load model from HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cl-nagoya/unsup-simcse-ja-large")
model = AutoModel.from_pretrained("cl-nagoya/unsup-simcse-ja-large")

# Tokenize sentences
encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

# Compute token embeddings
with torch.no_grad():
    model_output = model(**encoded_input)

# Perform pooling. In this case, cls pooling.
sentence_embeddings = cls_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

print("Sentence embeddings:")
print(sentence_embeddings)

📚 ドキュメント

モデルの全体構成

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, '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})
)

モデルの概要

詳細な実験設定については、GitHubリポジトリ を参照してください。

📄 ライセンス

このモデルは、CC BY-SA 4.0ライセンスの下で提供されています。

🔖 引用と作者

@misc{
  hayato-tsukagoshi-2023-simple-simcse-ja,
  author = {Hayato Tsukagoshi},
  title = {Japanese Simple-SimCSE},
  year = {2023},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/hppRC/simple-simcse-ja}}
}