Legal BERTimbau Sts Large

🚀 rufimelo/Legal-BERTimbau-sts-large

このモデルはsentence-transformersをベースにしており、文章や段落を1024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。 rufimelo/Legal-BERTimbau-sts-largeはLegal-BERTimbau-largeをベースにしており、BERTimbau largeから派生しています。 このモデルはポルトガル語の法的ドメインに適応されており、ポルトガル語のデータセットでSTSについて学習されています。

🚀 クイックスタート

モデル概要

このモデルは、文章や段落を1024次元の密ベクトル空間にマッピングすることができ、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。

モデル情報

✨ 主な機能

• 文章や段落を1024次元の密ベクトル空間にマッピングする。
• クラスタリングや意味検索などのタスクに使用できる。
• ポルトガル語の法的ドメインに適応されている。

📦 インストール

sentence-transformersをインストールすることで、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 = ["Isto é um exemplo", "Isto é um outro exemplo"]

model = SentenceTransformer('rufimelo/Legal-BERTimbau-sts-large')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

高度な使用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

#Mean Pooling - Take attention mask into account for correct averaging
def mean_pooling(model_output, attention_mask):
    token_embeddings = model_output[0] #First element of model_output contains all token embeddings
    input_mask_expanded = attention_mask.unsqueeze(-1).expand(token_embeddings.size()).float()
    return torch.sum(token_embeddings * input_mask_expanded, 1) / torch.clamp(input_mask_expanded.sum(1), min=1e-9)

# 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('rufimelo/Legal-BERTimbau-sts-large')
model = AutoModel.from_pretrained('rufimelo/Legal-BERTimbau-sts-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, mean pooling.
sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])
print("Sentence embeddings:")
print(sentence_embeddings)

📚 ドキュメント

評価結果 STS

学習

rufimelo/Legal-BERTimbau-sts-largeはLegal-BERTimbau-largeをベースにしており、BERTimbau largeから派生しています。 このモデルは、意味的な文章の類似性について学習されており、assin と assin2 のデータセットを使用して微調整されています。

完全なモデルアーキテクチャ

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 128, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False})
)

引用

このモデルを使用する場合は、以下の文献を引用してください。

@inproceedings{souza2020bertimbau,
  author    = {F{\'a}bio Souza and
               Rodrigo Nogueira and
               Roberto Lotufo},
  title     = {{BERT}imbau: pretrained {BERT} models for {B}razilian {P}ortuguese},
  booktitle = {9th Brazilian Conference on Intelligent Systems, {BRACIS}, Rio Grande do Sul, Brazil, October 20-23 (to appear)},
  year      = {2020}
}

@inproceedings{fonseca2016assin,
  title={ASSIN: Avaliacao de similaridade semantica e inferencia textual},
  author={Fonseca, E and Santos, L and Criscuolo, Marcelo and Aluisio, S},
  booktitle={Computational Processing of the Portuguese Language-12th International Conference, Tomar, Portugal},
  pages={13--15},
  year={2016}
}

@inproceedings{real2020assin,
  title={The assin 2 shared task: a quick overview},
  author={Real, Livy and Fonseca, Erick and Oliveira, Hugo Goncalo},
  booktitle={International Conference on Computational Processing of the Portuguese Language},
  pages={406--412},
  year={2020},
  organization={Springer}
}
@InProceedings{huggingface:dataset:stsb_multi_mt,
title = {Machine translated multilingual STS benchmark dataset.},
author={Philip May},
year={2021},
url={https://github.com/PhilipMay/stsb-multi-mt}
}