Company Names Similarity Sentence Transformer

🚀 {MODEL_NAME}

このモデルはsentence-transformersをベースとしており、文章や段落を384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利用することができます。

🚀 クイックスタート

sentence-transformersをインストールすると、このモデルを簡単に使用することができます。

pip install -U sentence-transformers

次に、以下のようにモデルを使用することができます。

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)

📚 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

学習

このモデルは以下のパラメータで学習されました。

DataLoader: torch.utils.data.dataloader.DataLoader (長さ: 1222) で、以下のパラメータが使用されました。

{'batch_size': 32, 'sampler': 'torch.utils.data.sampler.WeightedRandomSampler', 'batch_sampler': 'torch.utils.data.sampler.BatchSampler'}

損失関数: sentence_transformers.losses.CosineSimilarityLoss.CosineSimilarityLoss

fit()メソッドのパラメータ:

{
    "epochs": 1,
    "evaluation_steps": 122.1875,
    "evaluator": "sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator.EmbeddingSimilarityEvaluator",
    "max_grad_norm": 1,
    "optimizer_class": "<class 'torch.optim.adamw.AdamW'>",
    "optimizer_params": {
        "lr": 2e-05
    },
    "scheduler": "WarmupLinear",
    "steps_per_epoch": null,
    "warmup_steps": 100,
    "weight_decay": 0.01
}

モデルの全アーキテクチャ

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 256, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False})
  (2): Normalize()
)

引用と著者