E5 Base En Ru

🚀 E5-base-en-ru

這是一個用於句子相似度任務的模型，是對原始模型進行詞彙剪枝後的版本，僅使用俄語和英語令牌，在減小模型規模的同時可能適用於特定的雙語場景。

🚀 快速開始

模型信息

這是 intfloat/multilingual-e5-base 的詞彙剪枝版本，僅使用俄語和英語令牌。

規模

性能

在 SberQuAD 開發基準測試上的性能。

💻 使用示例

基礎用法

transformers 庫 - 直接使用

import torch.nn.functional as F
from torch import Tensor
from transformers import XLMRobertaTokenizer, XLMRobertaModel


def average_pool(last_hidden_states: Tensor, attention_mask: Tensor) -> Tensor:
    last_hidden = last_hidden_states.masked_fill(~attention_mask[..., None].bool(), 0.0)
    return last_hidden.sum(dim=1) / attention_mask.sum(dim=1)[..., None]


input_texts = [
  'query: How does a corporate website differ from a business card website?',
  'query: Где был создан первый троллейбус?',
  'passage: The first trolleybus was created in Germany by engineer Werner von Siemens, probably influenced by the idea of his brother, Dr. Wilhelm Siemens, who lived in England, expressed on May 18, 1881 at the twenty-second meeting of the Royal Scientific Society. The electrical circuit was carried out by an eight-wheeled cart (Kontaktwagen) rolling along two parallel contact wires. The wires were located quite close to each other, and in strong winds they often overlapped, which led to short circuits. An experimental trolleybus line with a length of 540 m (591 yards), opened by Siemens & Halske in the Berlin suburb of Halensee, operated from April 29 to June 13, 1882.',
  'passage: Корпоративный сайт — содержит полную информацию о компании-владельце, услугах/продукции, событиях в жизни компании. Отличается от сайта-визитки и представительского сайта полнотой представленной информации, зачастую содержит различные функциональные инструменты для работы с контентом (поиск и фильтры, календари событий, фотогалереи, корпоративные блоги, форумы). Может быть интегрирован с внутренними информационными системами компании-владельца (КИС, CRM, бухгалтерскими системами). Может содержать закрытые разделы для тех или иных групп пользователей — сотрудников, дилеров, контрагентов и пр.',
]

tokenizer = XLMRobertaTokenizer.from_pretrained('d0rj/e5-base-en-ru', use_cache=False)
model = XLMRobertaModel.from_pretrained('d0rj/e5-base-en-ru', use_cache=False)

batch_dict = tokenizer(input_texts, max_length=512, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

outputs = model(**batch_dict)
embeddings = average_pool(outputs.last_hidden_state, batch_dict['attention_mask'])

embeddings = F.normalize(embeddings, p=2, dim=1)
scores = (embeddings[:2] @ embeddings[2:].T) * 100
print(scores.tolist())
# [[68.59542846679688, 81.75910949707031], [80.36100769042969, 64.77748107910156]]

transformers 庫 - 管道使用

from transformers import pipeline


pipe = pipeline('feature-extraction', model='d0rj/e5-base-en-ru')
embeddings = pipe(input_texts, return_tensors=True)
embeddings[0].size()
# torch.Size([1, 17, 1024])

sentence-transformers 庫使用

from sentence_transformers import SentenceTransformer


sentences = [
    'query: Что такое круглые тензоры?',
    'passage: Abstract: we introduce a novel method for compressing round tensors based on their inherent radial symmetry. We start by generalising PCA and eigen decomposition on round tensors...',
]

model = SentenceTransformer('d0rj/e5-base-en-ru')
embeddings = model.encode(sentences, convert_to_tensor=True)
embeddings.size()
# torch.Size([2, 1024])

高級用法

• 使用 點積 距離進行檢索。
• 對於非對稱任務（如開放問答中的段落檢索、即席信息檢索），分別使用 "query: " 和 "passage: "。
• 對於對稱任務（如語義相似度、雙語挖掘、釋義檢索），使用 "query: " 前綴。
• 如果你想將嵌入用作特徵（如線性探測分類、聚類），使用 "query: " 前綴。

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。