Bert Base Turkish Cased Mean Nli Stsb Tr

🚀 emrecan/bert-base-turkish-cased-mean-nli-stsb-tr

このモデルはsentence-transformersモデルです。文章や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングし、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。このモデルは、NLIとSTS-bデータセットのトルコ語機械翻訳バージョンを使用し、sentence-transformersのGitHubリポジトリのトレーニングスクリプトを用いてトレーニングされました。

🚀 クイックスタート

✨ 主な機能

このモデルは文章や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングすることができ、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。

📦 インストール

sentence-transformersをインストールすると、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 = ["Bu örnek bir cümle", "Her cümle vektöre çevriliyor"]

model = SentenceTransformer('emrecan/bert-base-turkish-cased-mean-nli-stsb-tr')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

高度な使用法

sentence-transformersを使用せずに、このモデルを使用することもできます。まず、入力をTransformerモデルに渡し、その後、文脈化された単語埋め込みに対して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 = ["Bu örnek bir cümle", "Her cümle vektöre çevriliyor"]

# Load model from HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('emrecan/bert-base-turkish-cased-mean-nli-stsb-tr')
model = AutoModel.from_pretrained('emrecan/bert-base-turkish-cased-mean-nli-stsb-tr')

# 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

テストセットと開発セットでの評価結果は以下の通りです。

トレーニング

モデルのトレーニングには、training_nli_v2.pyとtraining_stsbenchmark_continue_training.pyのトレーニングスクリプトが使用されました。

モデルは以下のパラメータでトレーニングされました。

DataLoader: torch.utils.data.dataloader.DataLoader の長さは360で、以下のパラメータが使用されました。

{'batch_size': 16, 'sampler': 'torch.utils.data.sampler.RandomSampler', 'batch_sampler': 'torch.utils.data.sampler.BatchSampler'}

Loss: sentence_transformers.losses.CosineSimilarityLoss.CosineSimilarityLoss

fit()メソッドのパラメータは以下の通りです。

{
    "epochs": 4,
    "evaluation_steps": 200,
    "evaluator": "sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator.EmbeddingSimilarityEvaluator",
    "max_grad_norm": 1,
    "optimizer_class": "<class 'transformers.optimization.AdamW'>",
    "optimizer_params": {
        "lr": 2e-05
    },
    "scheduler": "WarmupLinear",
    "steps_per_epoch": null,
    "warmup_steps": 144,
    "weight_decay": 0.01
}

🔧 技術詳細

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 75, '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})
)

📄 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。