Abstract Sim Sentence
一個將抽象句子描述映射到符合描述的句子的模型,基於維基百科訓練,採用雙編碼器架構。
下載量 51
發布時間 : 5/13/2023
模型概述
該模型用於將抽象句子描述映射到符合描述的句子,主要用於句子相似度計算和特徵提取任務。
模型特點
雙編碼器架構
採用獨立的查詢編碼器和句子編碼器,分別處理查詢和句子,提高匹配精度。
基於維基百科訓練
模型在維基百科數據上進行訓練,能夠處理廣泛的語義信息。
高效特徵提取
能夠高效提取句子特徵,用於相似度計算或其他下游任務。
模型能力
句子特徵提取
句子相似度計算
抽象句子匹配
使用案例
信息檢索
公司關係查詢
根據抽象查詢(如'一家公司是更大公司的一部分')匹配相關句子。
能夠準確匹配描述公司關係的句子,如子公司、母公司等。
語義搜索
抽象查詢匹配
將抽象查詢映射到具體的相關句子。
能夠有效區分相關和不相關的句子,排序結果符合預期。
🚀 抽象句子映射模型
該模型用於將抽象的句子描述映射到符合這些描述的句子。它基於維基百科數據進行訓練。使用load_finetuned_model
加載查詢和句子編碼器,並使用encode_batch()
方法對句子進行編碼。
🚀 快速開始
此模型可將抽象的句子描述映射到符合描述的句子,在維基百科數據上進行訓練。使用load_finetuned_model
加載查詢和句子編碼器,使用encode_batch()
方法對句子進行編碼。
注意:該方法採用雙編碼器架構。這是句子編碼器,應與查詢編碼器配合使用。
💻 使用示例
基礎用法
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
from typing import List
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
def load_finetuned_model():
sentence_encoder = AutoModel.from_pretrained("biu-nlp/abstract-sim-sentence")
query_encoder = AutoModel.from_pretrained("biu-nlp/abstract-sim-query")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("biu-nlp/abstract-sim-sentence")
return tokenizer, query_encoder, sentence_encoder
def encode_batch(model, tokenizer, sentences: List[str], device: str):
input_ids = tokenizer(sentences, padding=True, max_length=512, truncation=True, return_tensors="pt",
add_special_tokens=True).to(device)
features = model(**input_ids)[0]
features = torch.sum(features[:,1:,:] * input_ids["attention_mask"][:,1:].unsqueeze(-1), dim=1) / torch.clamp(torch.sum(input_ids["attention_mask"][:,1:], dim=1, keepdims=True), min=1e-9)
return features
高級用法
tokenizer, query_encoder, sentence_encoder = load_finetuned_model()
relevant_sentences = ["Fingersoft's parent company is the Finger Group.",
"WHIRC – a subsidiary company of Wright-Hennepin",
"CK Life Sciences International (Holdings) Inc. (), or CK Life Sciences, is a subsidiary of CK Hutchison Holdings",
"EM Microelectronic-Marin (subsidiary of The Swatch Group).",
"The company is currently a division of the corporate group Jam Industries.",
"Volt Technical Resources is a business unit of Volt Workforce Solutions, a subsidiary of Volt Information Sciences (currently trading over-the-counter as VISI.)."
]
irrelevant_sentences = ["The second company is deemed to be a subsidiary of the parent company.",
"The company has gone through more than one incarnation.",
"The company is owned by its employees.",
"Larger companies compete for market share by acquiring smaller companies that may own a particular market sector.",
"A parent company is a company that owns 51% or more voting stock in another firm (or subsidiary).",
"It is a holding company that provides services through its subsidiaries in the following areas: oil and gas, industrial and infrastructure, government and power.",
"RXVT Technologies is no longer a subsidiary of the parent company."
]
all_sentences = relevant_sentences + irrelevant_sentences
query = "<query>: A company is a part of a larger company."
embeddings = encode_batch(sentence_encoder, tokenizer, all_sentences, "cpu").detach().cpu().numpy()
query_embedding = encode_batch(query_encoder, tokenizer, [query], "cpu").detach().cpu().numpy()
sims = cosine_similarity(query_embedding, embeddings)[0]
sentences_sims = list(zip(all_sentences, sims))
sentences_sims.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
for s, sim in sentences_sims:
print(s, sim)
預期輸出
WHIRC – a subsidiary company of Wright-Hennepin 0.9396286
EM Microelectronic-Marin (subsidiary of The Swatch Group). 0.93929046
Fingersoft's parent company is the Finger Group. 0.936247
CK Life Sciences International (Holdings) Inc. (), or CK Life Sciences, is a subsidiary of CK Hutchison Holdings 0.9350312
The company is currently a division of the corporate group Jam Industries. 0.9273489
Volt Technical Resources is a business unit of Volt Workforce Solutions, a subsidiary of Volt Information Sciences (currently trading over-the-counter as VISI.). 0.9005086
The second company is deemed to be a subsidiary of the parent company. 0.6723645
It is a holding company that provides services through its subsidiaries in the following areas: oil and gas, industrial and infrastructure, government and power. 0.60081375
A parent company is a company that owns 51% or more voting stock in another firm (or subsidiary). 0.59490484
The company is owned by its employees. 0.55286574
RXVT Technologies is no longer a subsidiary of the parent company. 0.4321953
The company has gone through more than one incarnation. 0.38889483
Larger companies compete for market share by acquiring smaller companies that may own a particular market sector. 0.25472647
📚 詳細文檔
屬性 | 詳情 |
---|---|
模型類型 | 用於將抽象句子描述映射到符合描述的句子的模型 |
訓練數據 | 維基百科數據 |
⚠️ 重要提示
該方法採用雙編碼器架構。這是句子編碼器,應與查詢編碼器配合使用。
Jina Embeddings V3
Jina Embeddings V3 是一個多語言句子嵌入模型,支持超過100種語言,專注於句子相似度和特徵提取任務。
文本嵌入
Transformers 支持多種語言

J
jinaai
3.7M
911
Ms Marco MiniLM L6 V2
Apache-2.0
基於MS Marco段落排序任務訓練的交叉編碼器模型,用於信息檢索中的查詢-段落相關性評分
文本嵌入 英語
M
cross-encoder
2.5M
86
Opensearch Neural Sparse Encoding Doc V2 Distill
Apache-2.0
基於蒸餾技術的稀疏檢索模型,專為OpenSearch優化,支持免推理文檔編碼,在搜索相關性和效率上優於V1版本
文本嵌入
Transformers 英語

O
opensearch-project
1.8M
7
Sapbert From PubMedBERT Fulltext
Apache-2.0
基於PubMedBERT的生物醫學實體表徵模型,通過自對齊預訓練優化語義關係捕捉
文本嵌入 英語
S
cambridgeltl
1.7M
49
Gte Large
MIT
GTE-Large 是一個強大的句子轉換器模型,專注於句子相似度和文本嵌入任務,在多個基準測試中表現出色。
文本嵌入 英語
G
thenlper
1.5M
278
Gte Base En V1.5
Apache-2.0
GTE-base-en-v1.5 是一個英文句子轉換器模型,專注於句子相似度任務,在多個文本嵌入基準測試中表現優異。
文本嵌入
Transformers 支持多種語言

G
Alibaba-NLP
1.5M
63
Gte Multilingual Base
Apache-2.0
GTE Multilingual Base 是一個多語言的句子嵌入模型,支持超過50種語言,適用於句子相似度計算等任務。
文本嵌入
Transformers 支持多種語言

G
Alibaba-NLP
1.2M
246
Polybert
polyBERT是一個化學語言模型,旨在實現完全由機器驅動的超快聚合物信息學。它將PSMILES字符串映射為600維密集指紋,以數值形式表示聚合物化學結構。
文本嵌入
Transformers

P
kuelumbus
1.0M
5
Bert Base Turkish Cased Mean Nli Stsb Tr
Apache-2.0
基於土耳其語BERT的句子嵌入模型,專為語義相似度任務優化
文本嵌入
Transformers 其他

B
emrecan
1.0M
40
GIST Small Embedding V0
MIT
基於BAAI/bge-small-en-v1.5模型微調的文本嵌入模型,通過MEDI數據集與MTEB分類任務數據集訓練,優化了檢索任務的查詢編碼能力。
文本嵌入
Safetensors 英語
G
avsolatorio
945.68k
29
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98