Tamil Sentence Bert Nli

🚀 泰米爾語SBERT

泰米爾語SBERT是在自然語言推理（NLI）數據集上訓練的泰米爾語BERT模型（l3cube - pune/tamil - bert）。它是MahaNLP項目的一部分，項目鏈接：https://github.com/l3cube - pune/MarathiNLP 。此外，還有一個支持主要印度語言和跨語言能力的多語言版本模型，鏈接為 indic - sentence - bert - nli 。同時，還有一個更好的句子相似度模型（此模型的微調版本），鏈接為：https://huggingface.co/l3cube - pune/tamil - sentence - similarity - sbert 。

更多關於數據集、模型和基線結果的詳細信息可以在我們的 [論文] (https://arxiv.org/abs/2304.11434) 中找到。

🚀 快速開始

✨ 主要特性

• 基於泰米爾語BERT模型在NLI數據集上訓練，可用於句子相似度任務。
• 有對應的多語言版本和微調後的更好的句子相似度模型。

📦 安裝指南

若要使用此模型，需要安裝 sentence - transformers 庫：

pip install -U sentence-transformers

💻 使用示例

基礎用法（Sentence - Transformers）

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（HuggingFace Transformers）

如果沒有安裝 sentence - transformers ，可以按以下方式使用模型：首先將輸入傳遞給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('{MODEL_NAME}')
model = AutoModel.from_pretrained('{MODEL_NAME}')

# 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

相關論文引用

@article{deode2023l3cube,
  title={L3Cube-IndicSBERT: A simple approach for learning cross-lingual sentence representations using multilingual BERT},
  author={Deode, Samruddhi and Gadre, Janhavi and Kajale, Aditi and Joshi, Ananya and Joshi, Raviraj},
  journal={arXiv preprint arXiv:2304.11434},
  year={2023}
}

@article{joshi2022l3cubemahasbert,
  title={L3Cube-MahaSBERT and HindSBERT: Sentence BERT Models and Benchmarking BERT Sentence Representations for Hindi and Marathi},
  author={Joshi, Ananya and Kajale, Aditi and Gadre, Janhavi and Deode, Samruddhi and Joshi, Raviraj},
  journal={arXiv preprint arXiv:2211.11187},
  year={2022}
}

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📄 許可證

本模型採用CC - BY - 4.0許可證。

小部件示例

以下是一些使用小部件的示例：

示例1

• 源句子："மக்கள் குழு பாடுகிறது"
• 對比句子：
  • "சிலர் பாடுகிறார்கள்"
  • "ஒரு இளைஞன் பியானோ பாடுகிறான்"
  • "மனிதன் ஒரு கடிதம் எழுதுகிறான்"

示例2

• 源句子："நாய் பொம்மையை குரைக்கிறது"
• 對比句子：
  • "ஒரு நாய் ஒரு பொம்மையில் குரைக்கிறது"
  • "ஒரு பூனை பால் குடிக்கிறது"
  • "ஒரு நாய் ஒரு பந்தைத் துரத்துகிறது"

示例3

• 源句子："நான் முதல் முறையாக விமானத்தில் அமர்ந்தேன்"
• 對比句子：
  • "அது எனது முதல் விமானப் பயணம் "
  • "முதல் முறையாக ரயிலில் அமர்ந்தேன்"
  • "புதிய இடங்களுக்கு பயணம் செய்வது எனக்கு மிகவும் பிடிக்கும்"