Hindi Sentence Bert Nli

🚀 HindSBERT

このモデルは、NLIデータセットで学習されたHindBERTモデル（l3cube - pune/hindi - bert - v2）です。
プロジェクトMahaNLPの一部として公開されています: https://github.com/l3cube - pune/MarathiNLP
主要なインド言語をサポートし、クロスリンガル機能を持つこのモデルの多言語バージョンはこちらで公開されています indic - sentence - bert - nli

より良い文の類似度モデル（このモデルのファインチューニング版）はこちらで公開されています: https://huggingface.co/l3cube - pune/hindi - sentence - similarity - sbert

データセット、モデル、およびベースラインの結果に関する詳細は、当社の論文で確認できます。

🚀 クイックスタート

このモデルは、文や段落を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るsentence - transformersモデルです。

✨ 主な機能

• 文や段落を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、このモデルを簡単に使用できます。

pip install -U sentence-transformers

💻 使用例

基本的な使用法

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

model = SentenceTransformer('{MODEL_NAME}')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

高度な使用法

sentence - transformersを使用せずに、次のようにモデルを使用できます。まず、入力をトランスフォーマーモデルに通し、次にコンテキスト化された単語埋め込みの上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 we want sentence embeddings for
sentences = ['This is an example sentence', 'Each sentence is converted']

# Load model from HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('{MODEL_NAME}')
model = AutoModel.from_pretrained('{MODEL_NAME}')

# 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

関連論文

@article{joshi2022l3cubemahasbert,
  title={L3Cube - MahaSBERT and HindSBERT: Sentence BERT Models and Benchmarking BERT Sentence Representations for Hindi and Marathi},
  author={Joshi, Ananya and Kajale, Aditi and Gadre, Janhavi and Deode, Samruddhi and Joshi, Raviraj},
  journal={arXiv preprint arXiv:2211.11187},
  year={2022}
}

関連リンク

• 単言語インドSBERT論文
• 多言語インドSBERT論文

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• [インド語SBERT（多言語）](https://huggingface.co/l3cube - pune/indic - sentence - bert - nli)

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• [パンジャブ語類似度](https://huggingface.co/l3cube - pune/punjabi - sentence - similarity - sbert)
• [インド語類似度（多言語）](https://huggingface.co/l3cube - pune/indic - sentence - similarity - sbert)

📄 ライセンス

このモデルはcc - by - 4.0ライセンスの下で公開されています。