Nps Psb Lds

🚀 nps-psb-lds

nps-psb-lds是一個使用PatentSBERTa來識別專利中問題和解決方案句子的模型。它可以將句子和段落映射到一個768維的密集向量空間，適用於聚類或語義搜索等任務。

🚀 快速開始

本模型可以通過sentence-transformers庫或transformers庫使用，以下為你詳細介紹使用方法。

📦 安裝指南

若使用sentence-transformers庫，你需要安裝該庫：

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('nategro/nps-psb-lds')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

高級用法（HuggingFace Transformers）

若不使用sentence-transformers庫，你需要手動對上下文詞嵌入應用池化操作。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch


def cls_pooling(model_output, attention_mask):
    return model_output[0][:,0]


# 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, cls pooling.
sentence_embeddings = cls_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化評估，請參考 Sentence Embeddings Benchmark：https://seb.sbert.net

訓練細節

該模型使用以下參數進行訓練：

數據加載器（DataLoader）： torch.utils.data.dataloader.DataLoader，長度為630，參數如下：

{'batch_size': 16, 'sampler': 'torch.utils.data.sampler.RandomSampler', 'batch_sampler': 'torch.utils.data.sampler.BatchSampler'}

損失函數（Loss）： sentence_transformers.losses.CosineSimilarityLoss.CosineSimilarityLoss

fit()方法的參數：

{
    "epochs": 1,
    "evaluation_steps": 0,
    "evaluator": "NoneType",
    "max_grad_norm": 1,
    "optimizer_class": "<class 'torch.optim.adamw.AdamW'>",
    "optimizer_params": {
        "lr": 2e-05
    },
    "scheduler": "WarmupLinear",
    "steps_per_epoch": 630,
    "warmup_steps": 63,
    "weight_decay": 0.01
}

完整模型架構

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: MPNetModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False})
)

引用與作者

本模型使用了預訓練模型：AI-Growth-Lab/PatentSBERTa