Sentence Bert Base

🚀 sentence-bert-base

這是一個 sentence-transformers 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，可用於聚類或語義搜索等任務。該模型在 stsb 數據集上進行訓練。

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🚀 快速開始

本模型可用於將句子和段落映射到 768 維的密集向量空間，適用於聚類或語義搜索等任務。下面將介紹不同方式下的使用方法。

✨ 主要特性

• 能夠將句子和段落映射到 768 維的密集向量空間。
• 可用於聚類或語義搜索等任務。

📦 安裝指南

若要使用該模型，你需要安裝 sentence-transformers：

pip install -U sentence-transformers

💻 使用示例

基礎用法

當你安裝了 sentence-transformers 後，使用該模型會變得非常簡單：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Questo è un esempio di frase", "Questo è un ulteriore esempio"]

model = SentenceTransformer('efederici/sentence-bert-base')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

高級用法

若未安裝 sentence-transformers，你可以按以下方式使用該模型：首先，將輸入數據傳入 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 = ["Questo è un esempio di frase", "Questo è un ulteriore esempio"]

# Load model from HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('efederici/sentence-bert-base')
model = AutoModel.from_pretrained('efederici/sentence-bert-base')

# 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

完整模型架構

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

引用說明

如果你想引用此模型，可以使用以下格式：

@misc {edoardo_federici_2022,
    author       = { {Edoardo Federici} },
    title        = { sentence-bert-base, sentence-transformer for Italian },
    year         = 2022,
    url          = { https://huggingface.co/efederici/sentence-bert-base },
    doi          = { 10.57967/hf/0112 },
    publisher    = { Hugging Face }
}

📄 信息表格