Inlegal Sbert

🚀 bhavyagiri/InLegal-Sbert

這是一個 sentence-transformers 模型，它可以將句子和段落映射到一個 768 維的密集向量空間，可用於聚類或語義搜索等任務。bhavyagiri/InLegal-Sbert 基於 InLegalBert 構建，它適用於印度法律領域，並在所有法院的判決書語料庫上進行了訓練。

🚀 快速開始

該模型可用於將句子和段落映射到 768 維的密集向量空間，適用於聚類、語義搜索等任務，尤其適用於印度法律領域。

✨ 主要特性

• 基於 sentence-transformers 框架，便於使用。
• 以 InLegalBert 為基礎，適配印度法律領域。
• 在所有法院的判決書語料庫上進行訓練。

📦 安裝指南

若要使用此模型，需先安裝 sentence-transformers：

pip install -U sentence-transformers

💻 使用示例

基礎用法

當安裝了 sentence-transformers 後，使用該模型會變得很簡單：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]

model = SentenceTransformer('{MODEL_NAME}')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

高級用法

若未安裝 sentence-transformers，可以按以下方式使用該模型：首先，將輸入數據傳入 Transformer 模型，然後對上下文詞嵌入應用正確的池化操作。

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 = ['This is an example sentence', 'Each sentence is converted']

# Load model from HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bhavyagiri/InLegal-Sbert')
model = AutoModel.from_pretrained('bhavyagiri/InLegal-Sbert')

# 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)

📚 詳細文檔

評估結果

若要對該模型進行自動評估，請參考 Sentence Embeddings Benchmark：https://seb.sbert.net

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': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False})
  (2): Dense({'in_features': 768, 'out_features': 768, 'bias': True, 'activation_function': 'torch.nn.modules.activation.Tanh'})
)

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。

🔗 相關信息