🚀 nthakur/dragon-plus-context-encoder
このモデルは、facebook/dragon-plus-context-encoder を sentence-transformers モデルに移植したものです。文章や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングし、クラスタリングや意味検索などのタスクに使用できます。
🚀 クイックスタート
このモデルを使用するには、以下のセクションで説明する手順に従ってください。
✨ 主な機能
- 文章や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングします。
- クラスタリングや意味検索などのタスクに使用できます。
📦 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。
pip install -U sentence-transformers
💻 使用例
基本的な使用法(Sentence-Transformers)
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]
model = SentenceTransformer('nthakur/dragon-plus-context-encoder')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)
高度な使用法(HuggingFace Transformers)
sentence-transformers を使用せずに、このモデルを使用することもできます。まず、入力をTransformerモデルに通し、その後、文脈化された単語埋め込みに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 = ['This is an example sentence', 'Each sentence is converted']
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('nthakur/dragon-plus-context-encoder')
model = AutoModel.from_pretrained('nthakur/dragon-plus-context-encoder')
encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
with torch.no_grad():
model_output = model(**encoded_input)
sentence_embeddings = cls_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])
print("Sentence embeddings:")
print(sentence_embeddings)
📚 ドキュメント
評価結果
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
完全なモデルアーキテクチャ
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})
)
引用と著者
DRAGON を参照してください。
モデル情報
プロパティ |
詳細 |
パイプラインタグ |
文章の類似度 |
タグ |
sentence-transformers, feature-extraction, sentence-similarity, transformers |
データセット |
wikipedia, bookcorpus, ms_marco |