Sentence Transformer Ult5 Pt Small
基於ult5-pt-small的句子轉換器模型,可將句子和段落映射為512維向量,適用於文本聚類、相似度計算和語義搜索等任務。
下載量 358
發布時間 : 4/13/2023
模型概述
該模型是基於ult5-pt-small的sentence-transformers類型模型,能夠將文本轉換為高質量的嵌入向量,適用於多種自然語言處理任務。
模型特點
高質量文本嵌入
生成的文本嵌入質量優於直接使用BERT或T5等編碼器生成的嵌入。
512維向量空間
將句子和段落映射到512維的密集向量空間,便於後續處理和分析。
長文本支持
支持最長1024個token的上下文長度,適合處理較長文本。
模型能力
文本嵌入生成
句子相似度計算
文本聚類
語義搜索
釋義挖掘
使用案例
文本分析
文本聚類
將相似文檔或句子自動分組
提高文檔組織效率
語義搜索
基於語義而非關鍵詞匹配的搜索
提升搜索準確率
信息檢索
相似問題匹配
在FAQ系統中尋找語義相似的問題
提高問答系統效率
🚀 句子相似度模型
這是一個 sentence-transformers 模型:它將句子和段落映射到一個 512 維的密集向量空間,可用於聚類或語義搜索等任務。
該模型是基於 ult5-pt-small 模型的 sentence-transformers 類型模型。它將句子和段落映射到 512 維的密集向量,可用於聚類、文本相似度計算和語義搜索。
模型 | 類型 | 詞彙量 | 參數數量 | 上下文長度 |
---|---|---|---|---|
ult5-pt-small | 編碼器 - 解碼器 | 65k | 82.4M | 1024 |
sentence-transformer-ult5-pt-small | 句子轉換器 | 65k | 51M | 1024 |
DeBERTina-base | 編碼器 | 32k | 100M | 512 |
✨ 主要特性
sentence-transformers 模型生成的文本嵌入質量比直接使用 BERT 或 T5 等編碼器的嵌入質量更高。
該模型的可能應用包括:
📦 安裝指南
使用該模型最簡單的方法是安裝 sentence-transformers 庫:
pip install -U sentence-transformers
💻 使用示例
基礎用法
使用 sentence-transformers 庫獲取嵌入:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Este é um exemplo de sentença", "A sentença é convertida em um texto de dimensão 513"]
model = SentenceTransformer('tgsc/sentence-transformer-ult5-pt-small')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)
高級用法
不使用 sentence-transformers 庫,僅使用 transformers
庫的使用方法:
from transformers import AutoTokenizer, T5EncoderModel
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 = ["Este é um exemplo de sentença", "A sentença é convertida em um texto de dimensão 513"]
# Load model from HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('tgsc/sentence-transformer-ult5-pt-small')
model = T5EncoderModel.from_pretrained('tgsc/sentence-transformer-ult5-pt-small')
# 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)
相似度示例
from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
model = SentenceTransformer('tgsc/sentence-transformer-ult5-pt-small')
# Two lists of sentences
sentences1 = 10*['A Constituição da República é a norma máxima que regula a organização e funcionamento do Estado, garantindo os direitos fundamentais e estabelecendo os princípios e deveres que norteiam a sociedade brasileira.']
sentences2 = [
# Reescrituras da frase de referência
'Garantindo os direitos fundamentais e estabelecendo os princípios e deveres que norteiam a sociedade brasileira, a Constituição da República é a norma máxima que regula a organização e funcionamento do Estado.',
'A Constituição federal, enquanto lei suprema, determina a organização política da nação, protegendo os direitos fundamentais e estabelecendo as diretrizes e obrigações que conduzem a sociedade brasileira.',
'A Carta magna, como norma fundamental, regula a ordem jurídica e política do Estado, protegendo as garantias fundamentais e estabelecendo os princípios e responsabilidades que direcionam a sociedade brasileira.',
'A Lei maior, que disciplina a organização e o funcionamento dos poderes públicos, garante as liberdades e direitos essenciais e estabelece os valores e compromissos que orientam a sociedade brasileira.',
'A Lei fundamental do Estado, ao definir a estrutura e o funcionamento do Estado, assegura os direitos fundamentais e estabelece as normas e preceitos que orientam a sociedade brasileira.',
# Sentidos diferentes
'O contrato de prestação de serviços deve ser elaborado com clareza e objetividade, definindo as obrigações e responsabilidades de ambas as partes envolvidas.',
'A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) estabelece as regras para o tratamento e proteção de informações pessoais no Brasil, visando a privacidade e segurança dos titulares.',
'O festival de música contou com a participação de diversas bandas nacionais e internacionais, atraindo um grande público ao longo de três dias de evento.',
'A feira de artesanato reuniu artesãos de diversas regiões do país, oferecendo uma variedade de produtos criativos e exclusivos para os visitantes.',
'O encontro de empreendedorismo contou com a presença de grandes líderes empresariais, que compartilharam suas experiências e estratégias para o sucesso nos negócios.',]
#Compute embedding for both lists
embeddings1 = model.encode(sentences1, convert_to_tensor=True)
embeddings2 = model.encode(sentences2, convert_to_tensor=True)
#Compute cosine-similarities
cosine_scores = util.cos_sim(embeddings1, embeddings2)
#Output the pairs with their score
# Print
print('sentença de referência\n', sentences1[0],'\n')
print('Reescrituras da frase de referência')
for i in range(len(sentences1)):
print("Score: {:.4f} {} \t\t".format(cosine_scores[i][i], sentences2[i]))
if i==4:
print('\nFrases sobre assuntos diferentes')
# sentença de referência
# A Constituição da República é a norma máxima que regula a organização e funcionamento do Estado, garantindo os direitos fundamentais e estabelecendo os princípios e deveres que norteiam a sociedade brasileira.
# Reescrituras da frase de referência
# Score: 0.9825 Garantindo os direitos fundamentais e estabelecendo os princípios e deveres que norteiam a sociedade brasileira, a Constituição da República é a norma máxima que regula a organização e funcionamento do Estado.
# Score: 0.8496 A Constituição federal, enquanto lei suprema, determina a organização política da nação, protegendo os direitos fundamentais e estabelecendo as diretrizes e obrigações que conduzem a sociedade brasileira.
# Score: 0.8192 A Carta magna, como norma fundamental, regula a ordem jurídica e política do Estado, protegendo as garantias fundamentais e estabelecendo os princípios e responsabilidades que direcionam a sociedade brasileira.
# Score: 0.8385 A Lei maior, que disciplina a organização e o funcionamento dos poderes públicos, garante as liberdades e direitos essenciais e estabelece os valores e compromissos que orientam a sociedade brasileira.
# Score: 0.8745 A Lei fundamental do Estado, ao definir a estrutura e o funcionamento do Estado, assegura os direitos fundamentais e estabelece as normas e preceitos que orientam a sociedade brasileira.
# Frases sobre assuntos diferentes
# Score: 0.4742 O contrato de prestação de serviços deve ser elaborado com clareza e objetividade, definindo as obrigações e responsabilidades de ambas as partes envolvidas.
# Score: 0.5510 A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) estabelece as regras para o tratamento e proteção de informações pessoais no Brasil, visando a privacidade e segurança dos titulares.
# Score: 0.1828 O festival de música contou com a participação de diversas bandas nacionais e internacionais, atraindo um grande público ao longo de três dias de evento.
# Score: 0.1489 A feira de artesanato reuniu artesãos de diversas regiões do país, oferecendo uma variedade de produtos criativos e exclusivos para os visitantes.
# Score: 0.2284 O encontro de empreendedorismo contou com a presença de grandes líderes empresariais, que compartilharam suas experiências e estratégias para o sucesso nos negócios.
📚 詳細文檔
基礎模型
📄 許可證
引用
@misc{ult5-pt2023,
author = {Thacio Garcia Scandaroli},
title = {ULT5-pt: Portuguese Language Model trained with UL2},
year = {2023},
}
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