Congen BERT Tiny

🚀 kornwtp/ConGen-BERT-Tiny

このモデルはConGenモデルです。文章を128次元の密ベクトル空間にマッピングし、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、ConGenをインストールする必要があります。

📦 インストール

ConGen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 git+https://github.com/KornWtp/ConGen.git

💻 使用例

基本的な使用法

# コード例とコメントはそのまま保持
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]

model = SentenceTransformer('kornwtp/ConGen-BERT-Tiny')
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: Semantic Textual Similarity

📄 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

@inproceedings{limkonchotiwat-etal-2022-congen,
    title = "{ConGen}: Unsupervised Control and Generalization Distillation For Sentence Representation",
    author = "Limkonchotiwat, Peerat  and
      Ponwitayarat, Wuttikorn  and
      Lowphansirikul, Lalita and
      Udomcharoenchaikit, Can  and
      Chuangsuwanich, Ekapol  and
      Nutanong, Sarana",
    booktitle = "Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2022",
    year = "2022",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
}

情報テーブル

| プロパティ | 詳細 |
|----------|---------|
| パイプラインタグ | 文章の類似度 |
| ライセンス | Apache 2.0 |
| タグ | sentence-transformers、feature-extraction、sentence-similarity、transformers |