Roberta Base Use Qa Bg
R
Roberta Base Use Qa Bg
由rmihaylov開發
這是一個多語言Roberta模型,可用於生成保加利亞語句子的嵌入向量,訓練靈感來源於Sentence-BERT,教師模型為谷歌的USE模型。
下載量 14
發布時間 : 4/18/2022
模型概述
該模型用於生成保加利亞語句子的嵌入向量,通過翻譯後的句子映射到與原句相同的向量空間位置來實現句子相似度計算。
模型特點
多語言支持
支持保加利亞語和英語的句子嵌入生成
區分大小寫
模型區分大小寫,例如'bulgarian'和'Bulgarian'會被視為不同
基於Sentence-BERT思想
採用翻譯句子映射到相同向量空間位置的方法
使用教師模型
訓練過程中使用谷歌的USE模型作為教師模型
模型能力
生成句子嵌入向量
計算句子相似度
支持保加利亞語處理
支持英語處理
使用案例
問答系統
問題答案匹配
計算用戶問題與候選答案的相似度
示例中展示瞭如何找到與問題最相關的答案
信息檢索
相關文檔檢索
根據查詢語句查找最相關的文檔
🚀 ROBERTA BASE (cased) 在保加利亞語-英語私有平行數據上訓練
這是一個多語言Roberta模型,可用於創建保加利亞語句子的嵌入向量。該模型基於 Sentence-BERT 的思想進行訓練,其核心思路是將翻譯後的句子映射到與原句在向量空間中的相同位置。教師模型為 Google的USE模型。
此模型區分大小寫,例如“bulgarian”和“Bulgarian”會被視為不同的詞彙。它在保加利亞語 - 英語私有平行數據上進行訓練。
🚀 快速開始
本模型是一個多語言Roberta模型,可用於創建保加利亞語句子的嵌入向量。通過特定的訓練思路,能將翻譯後的句子與原句在向量空間中映射到相同位置。
✨ 主要特性
- 多語言支持:可處理保加利亞語相關任務。
- 區分大小寫:能區分大小寫不同的詞彙,如“bulgarian”和“Bulgarian”。
- 特定訓練思路:基於 Sentence-BERT 的思想,以翻譯後的句子和原句在向量空間中映射到相同位置為目標進行訓練。
📦 安裝指南
文檔未提及安裝步驟,暫不提供相關內容。
💻 使用示例
基礎用法
以下是如何在PyTorch中使用此模型的示例代碼:
>>> import scipy
>>> import torch
>>> from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
>>>
>>> model = AutoModel.from_pretrained('rmihaylov/roberta-base-use-qa-bg')
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('rmihaylov/roberta-base-use-qa-bg')
>>>
>>> query = "Какви са съставките на бисквитките?"
>>>
>>> answers = [
>>> "Бисквитката е печена или варена храна, която обикновено е малка, плоска и сладка.",
>>> "Бисквитките обикновено съдържат брашно, захар и някакъв вид масло или мазнини. Те могат да включват други съставки като стафиди, овес, шоколадов чипс, ядки и др.",
>>> "В повечето англоговорящи страни, с изключение на САЩ и Канада, хрупкавите бисквитки се наричат бисквити.",
>>> "Бисквитите Chewier понякога се наричат бисквитки дори в Обединеното кралство. Някои бисквитки могат също да бъдат назовавани според формата им, като квадратчета с дата или барове.",
>>> "Бисквитките или бисквитите могат да се произвеждат масово във фабрики, направени в малки пекарни или домашно приготвени.",
>>> "Вариантите за бисквити или бисквити включват сандвич бисквити, като крем крем, Jammie Dodgers, Bourbons и Oreos, с пълнеж от ружа или конфитюр и понякога потопени в шоколад или друго сладко покритие.",
>>> "Бисквитките често се сервират с напитки като мляко, кафе или чай.",
>>> "Фабричните бисквитки се продават в магазини за хранителни стоки, магазини за удобство и автомати.",
>>> "Американската употреба произлиза от холандското koekje „малка торта“, което е умалително от „koek“ („торта“), което произлиза от средно холандската дума „koke“.",
>>> "Cookie Monster е Muppet в дългогодишното детско телевизионно шоу Sesame Street, който е най-известен с ненаситния си апетит към бисквитките и известните си фрази за ядене, като „Me want cookie!“, „Me eat cookie!“ (или просто „COOKIE!“) и „Om nom nom nom“ (казано през уста, пълна с храна).",
>>> "Домашните бисквитки обикновено се правят от тесто, оформено на малки топчета и пуснато върху лист с бисквитки. След това се пекат във фурна за 5 до 15 минути, в зависимост от рецептата. Температурата на фурната варира от 250 до 350 градуса.",
>>> "Повечето бисквитки със среден размер, ако са направени със захар, брашно и скъсяване, ще съдържат между 100 и 200 калории.",
>>> ]
>>>
>>> query_embedding = model.question(**tokenizer.encode_plus(query, return_tensors='pt')).detach().numpy()[0]
>>>
>>> corpus, corpus_embeddings = [], []
>>> for answer in answers:
>>> value_inputs = tokenizer.encode_plus(answer, answer, return_tensors='pt')
>>> embedding = model.answer(**value_inputs).detach().numpy()[0]
>>> corpus.append(answer)
>>> corpus_embeddings.append(embedding)
>>>
>>> distances = scipy.spatial.distance.cdist([query_embedding], corpus_embeddings, "cosine")[0]
>>>
>>> results = zip(range(len(distances)), distances)
>>> results = sorted(results, key=lambda x: x[1])
>>>
>>> print([[corpus[idx].strip(), (1.0 - distance)] for idx, distance in results])
[['Бисквитките обикновено съдържат брашно, захар и някакъв вид масло или мазнини. Те могат да включват други съставки като стафиди, овес, шоколадов чипс, ядки и др.',
0.620301064877746],
['Бисквитката е печена или варена храна, която обикновено е малка, плоска и сладка.',
0.5696434424179133],
['Повечето бисквитки със среден размер, ако са направени със захар, брашно и скъсяване, ще съдържат между 100 и 200 калории.',
0.5496458499598336],
['Бисквитките или бисквитите могат да се произвеждат масово във фабрики, направени в малки пекарни или домашно приготвени.',
0.5365738121336622],
['Бисквитите Chewier понякога се наричат \u200b\u200bбисквитки дори в Обединеното кралство. Някои бисквитки могат също да бъдат назовавани според формата им, като квадратчета с дата или барове.',
0.5278547550921155],
['Вариантите за бисквити или бисквити включват сандвич бисквити, като крем крем, Jammie Dodgers, Bourbons и Oreos, с пълнеж от ружа или конфитюр и понякога потопени в шоколад или друго сладко покритие.',
0.5231947553588652],
['Фабричните бисквитки се продават в магазини за хранителни стоки, магазини за удобство и автомати.',
0.5222493948012543],
['В повечето англоговорящи страни, с изключение на САЩ и Канада, хрупкавите бисквитки се наричат \u200b\u200bбисквити.',
0.5185776999549867],
['Домашните бисквитки обикновено се правят от тесто, оформено на малки топчета и пуснато върху лист с бисквитки. След това се пекат във фурна за 5 до 15 минути, в зависимост от рецептата. Температурата на фурната варира от 250 до 350 градуса.',
0.5113299248563532],
['Cookie Monster е Muppet в дългогодишното детско телевизионно шоу Sesame Street, който е най-известен с ненаситния си апетит към бисквитките и известните си фрази за ядене, като „Me want cookie!“, „Me eat cookie!“ (или просто „COOKIE!“) и „Om nom nom nom“ (казано през уста, пълна с храна).',
0.4642001162793412],
['Бисквитките често се сервират с напитки като мляко, кафе или чай.',
0.44902199326988135],
['Американската употреба произлиза от холандското koekje „малка торта“, което е умалително от „koek“ („торта“), което произлиза от средно холандската дума „koke“.',
0.25256183690274214]]
高級用法
文檔未提及高級用法相關內容,暫不提供相關內容。
📚 詳細文檔
文檔未提及詳細說明內容,暫不提供相關內容。
🔧 技術細節
文檔未提供足夠的技術實現細節內容(少於50字),暫不提供相關內容。
📄 許可證
本項目採用MIT許可證。
屬性 | 詳情 |
---|---|
推理 | false |
任務類型 | 句子相似度 |
語言 | 保加利亞語 |
許可證 | MIT |
數據集 | oscar、chitanka、wikipedia |
標籤 | torch |
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