Ruri Base

🚀 瑠璃（Ruri）：日本語汎用テキスト埋め込みモデル

瑠璃（Ruri） は、日本語の文章をベクトル表現に変換するためのモデルです。文章の類似度計算や特徴抽出など、様々な自然言語処理タスクに利用できます。

🚀 クイックスタート

注意: v3モデルがリリースされました！
今後は以下のv3モデルの使用をおすすめします。

✨ 主な機能

• 文章の類似度計算に適した埋め込み表現を生成します。
• 日本語の自然言語処理タスクに特化しています。
• 複数のモデルサイズが用意されており、用途に応じて選択できます。

📦 インストール

まず、Sentence Transformersライブラリをインストールします。

pip install -U sentence-transformers fugashi sentencepiece unidic-lite

💻 使用例

基本的な使用法

import torch.nn.functional as F
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("cl-nagoya/ruri-base")

# Don't forget to add the prefix "クエリ: " for query-side or "文章: " for passage-side texts.
sentences = [
    "クエリ: 瑠璃色はどんな色？",
    "文章: 瑠璃色（るりいろ）は、紫みを帯びた濃い青。名は、半貴石の瑠璃（ラピスラズリ、英: lapis lazuli）による。JIS慣用色名では「こい紫みの青」（略号 dp-pB）と定義している[1][2]。",
    "クエリ: ワシやタカのように、鋭いくちばしと爪を持った大型の鳥類を総称して「何類」というでしょう?",
    "文章: ワシ、タカ、ハゲワシ、ハヤブサ、コンドル、フクロウが代表的である。これらの猛禽類はリンネ前後の時代(17~18世紀)には鷲類・鷹類・隼類及び梟類に分類された。ちなみにリンネは狩りをする鳥を単一の目(もく)にまとめ、vultur(コンドル、ハゲワシ)、falco(ワシ、タカ、ハヤブサなど)、strix(フクロウ)、lanius(モズ)の4属を含めている。",
]

embeddings = model.encode(sentences, convert_to_tensor=True)
print(embeddings.size())
# [4, 768]

similarities = F.cosine_similarity(embeddings.unsqueeze(0), embeddings.unsqueeze(1), dim=2)
print(similarities)
# [[1.0000, 0.9421, 0.6844, 0.7167],
#  [0.9421, 1.0000, 0.6626, 0.6863],
#  [0.6844, 0.6626, 1.0000, 0.8785],
#  [0.7167, 0.6863, 0.8785, 1.0000]]

📚 ドキュメント

JMTEBベンチマーク

JMTEBを使用して評価された結果です。

モデル詳細

モデル説明

完全なモデルアーキテクチャ

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, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
)

フレームワークバージョン

• Python: 3.10.13
• Sentence Transformers: 3.0.0
• Transformers: 4.41.2
• PyTorch: 2.3.1+cu118
• Accelerate: 0.30.1
• Datasets: 2.19.1
• Tokenizers: 0.19.1

🔧 技術詳細

このモデルは、Sentence Transformerアーキテクチャをベースに構築されています。具体的には、BertModelを使用して文章をエンコードし、Pooling層を用いて単語埋め込みを集約して文章埋め込みを生成します。

📄 ライセンス

このモデルはApache License, Version 2.0の下で公開されています。

引用

@misc{
  Ruri,
  title={{Ruri: Japanese General Text Embeddings}}, 
  author={Hayato Tsukagoshi and Ryohei Sasano},
  year={2024},
  eprint={2409.07737},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.CL},
  url={https://arxiv.org/abs/2409.07737}, 
}