🚀 sup-simcse-ja-base
sup-simcse-ja-base 是一個用於句子特徵提取和相似度計算的模型,它基於預訓練的日語 BERT 模型進行微調,能有效處理日語句子的語義理解任務。
🚀 快速開始
📦 安裝指南
如果你已經安裝了 sentence-transformers,使用該模型會變得非常簡單:
pip install -U fugashi[unidic-lite] sentence-transformers
💻 使用示例
基礎用法(Sentence-Transformers)
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["こんにちは、世界!", "文埋め込み最高!文埋め込み最高と叫びなさい", "極度乾燥しなさい"]
model = SentenceTransformer("cl-nagoya/sup-simcse-ja-base")
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)
高級用法(HuggingFace Transformers)
若未安裝 sentence-transformers,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合適的池化操作。
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
def cls_pooling(model_output, attention_mask):
return model_output[0][:,0]
sentences = ['This is an example sentence', 'Each sentence is converted']
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cl-nagoya/sup-simcse-ja-base")
model = AutoModel.from_pretrained("cl-nagoya/sup-simcse-ja-base")
encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
with torch.no_grad():
model_output = model(**encoded_input)
sentence_embeddings = cls_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])
print("Sentence embeddings:")
print(sentence_embeddings)
📚 詳細文檔
🔧 技術細節
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': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False})
)
模型概要
屬性 |
詳情 |
微調方法 |
有監督的 SimCSE |
基礎模型 |
cl-tohoku/bert-base-japanese-v3 |
訓練數據集 |
JSNLI |
池化策略 |
cls(僅在訓練期間使用額外的 MLP 層) |
隱藏層大小 |
768 |
學習率 |
5e-5 |
批量大小 |
512 |
溫度 |
0.05 |
最大序列長度 |
64 |
訓練樣本數量 |
2^20 |
驗證間隔(步數) |
2^6 |
熱身比例 |
0.1 |
數據類型 |
BFloat16 |
更多詳細的實驗設置請參考 GitHub 倉庫。
📄 許可證
本模型採用 CC BY-SA 4.0 許可證。
🔖 引用與作者
@misc{
hayato-tsukagoshi-2023-simple-simcse-ja,
author = {Hayato Tsukagoshi},
title = {Japanese Simple-SimCSE},
year = {2023},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/hppRC/simple-simcse-ja}}
}