Sentence Bert Base

🚀 sentence-bert-base

このモデルはsentence-transformersをベースにしており、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利用できます。このモデルはstsbのデータセットで学習されています。

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🚀 クイックスタート

✨ 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することができます。
• クラスタリングや意味検索などのタスクに利用できます。

📦 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

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Questo è un esempio di frase", "Questo è un ulteriore esempio"]

model = SentenceTransformer('efederici/sentence-bert-base')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

高度な使用法

sentence-transformersを使用しない場合、以下のようにモデルを使用できます。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


#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 = ["Questo è un esempio di frase", "Questo è un ulteriore esempio"]

# Load model from HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('efederici/sentence-bert-base')
model = AutoModel.from_pretrained('efederici/sentence-bert-base')

# 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)

🔧 技術詳細

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': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False})
)

📚 ドキュメント

引用

このモデルを引用する場合は、以下のように使用できます。

@misc {edoardo_federici_2022,
    author       = { {Edoardo Federici} },
    title        = { sentence-bert-base, sentence-transformer for Italian },
    year         = 2022,
    url          = { https://huggingface.co/efederici/sentence-bert-base },
    doi          = { 10.57967/hf/0112 },
    publisher    = { Hugging Face }
}

📄 ライセンス

原READMEにライセンス情報が記載されていないため、このセクションは省略されています。

情報テーブル