Sentence Bert Base Ja Mean Tokens V2

🚀 日本語Sentence - BERTモデル（バージョン2）

このモデルは日本語用のSentence - BERTモデルです。前バージョンよりも改良されたロス関数を用いて学習されており、精度が向上しています。

✨ 主な機能

• このモデルは、MultipleNegativesRankingLossという良いロス関数を用いて学習された改良版です。手元の非公開データセットでは、バージョン1よりも1.5〜2ポイントほど精度が高い結果が得られました。
• 事前学習済みモデルとして[cl - tohoku/bert - base - japanese - whole - word - masking](https://huggingface.co/cl - tohoku/bert - base - japanese - whole - word - masking)を利用しています。

📦 インストール

推論の実行にはfugashiとipadicが必要です。以下のコマンドでインストールしてください。

pip install fugashi ipadic

📚 ドキュメント

旧バージョンの解説

旧バージョンの解説はこちらを参照してください。モデル名を"sonoisa/sentence - bert - base - ja - mean - tokens - v2"に書き換えれば、本モデルを利用した挙動になります。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import BertJapaneseTokenizer, BertModel
import torch


class SentenceBertJapanese:
    def __init__(self, model_name_or_path, device=None):
        self.tokenizer = BertJapaneseTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
        self.model = BertModel.from_pretrained(model_name_or_path)
        self.model.eval()

        if device is None:
            device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
        self.device = torch.device(device)
        self.model.to(device)

    def _mean_pooling(self, 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)

    @torch.no_grad()
    def encode(self, sentences, batch_size=8):
        all_embeddings = []
        iterator = range(0, len(sentences), batch_size)
        for batch_idx in iterator:
            batch = sentences[batch_idx:batch_idx + batch_size]

            encoded_input = self.tokenizer.batch_encode_plus(batch, padding="longest", 
                                           truncation=True, return_tensors="pt").to(self.device)
            model_output = self.model(**encoded_input)
            sentence_embeddings = self._mean_pooling(model_output, encoded_input["attention_mask"]).to('cpu')

            all_embeddings.extend(sentence_embeddings)

        # return torch.stack(all_embeddings).numpy()
        return torch.stack(all_embeddings)


MODEL_NAME = "sonoisa/sentence-bert-base-ja-mean-tokens-v2"  # <- v2です。
model = SentenceBertJapanese(MODEL_NAME)

sentences = ["暴走したAI", "暴走した人工知能"]
sentence_embeddings = model.encode(sentences, batch_size=8)

print("Sentence embeddings:", sentence_embeddings)

📄 ライセンス

このモデルはCC - BY - SA 4.0ライセンスの下で提供されています。