Unsup Simcse Ja Large

🚀 unsup-simcse-ja-large

本模型 unsup-simcse-ja-large 可用於句子特徵提取和相似度計算，藉助預訓練的Transformer架構，能高效地將句子轉換為向量表示。

🚀 快速開始

使用此模型，你可以選擇使用 sentence-transformers 庫或 HuggingFace Transformers 庫，以下為你詳細介紹兩種使用方式。

📦 安裝指南

若你選擇使用 sentence-transformers 庫，可通過以下命令進行安裝：

pip install -U fugashi[unidic-lite] sentence-transformers

💻 使用示例

基礎用法（Sentence-Transformers）

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["こんにちは、世界！", "文埋め込み最高！文埋め込み最高と叫びなさい", "極度乾燥しなさい"]

model = SentenceTransformer("cl-nagoya/unsup-simcse-ja-large")
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

高級用法（HuggingFace Transformers）

若不使用 sentence-transformers 庫，你可以按如下方式使用該模型：首先將輸入數據傳入Transformer模型，然後對上下文詞嵌入應用合適的池化操作。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch


def cls_pooling(model_output, attention_mask):
    return model_output[0][:,0]


# 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("cl-nagoya/unsup-simcse-ja-large")
model = AutoModel.from_pretrained("cl-nagoya/unsup-simcse-ja-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, cls pooling.
sentence_embeddings = cls_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

print("Sentence embeddings:")
print(sentence_embeddings)

🔧 技術細節

完整模型架構

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

模型概要

更多詳細的實驗設置，請參考 GitHub倉庫。

📄 許可證

本模型採用 cc-by-sa-4.0 許可證。

📚 引用與作者

若你使用了此模型，請按照以下格式進行引用：

@misc{
  hayato-tsukagoshi-2023-simple-simcse-ja,
  author = {Hayato Tsukagoshi},
  title = {Japanese Simple-SimCSE},
  year = {2023},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/hppRC/simple-simcse-ja}}
}