Multilingual E5 Base Xnli Anli

🚀 多語言e5-base-xnli-anli模型

本模型是在XNLI和ANLI數據集上對 intfloat/multilingual-e5-base 進行微調後的版本，可用於零樣本分類任務，支持多種語言，為跨語言文本分類提供了高效的解決方案。

🚀 快速開始

本模型可用於零樣本分類任務，以下是使用該模型的快速入門指南。

✨ 主要特性

• 多語言支持：支持英語（en）、阿拉伯語（ar）、保加利亞語（bg）、德語（de）、希臘語（el）、西班牙語（es）、法語（fr）、印地語（hi）、俄語（ru）、斯瓦希里語（sw）、泰語（th）、土耳其語（tr）、烏爾都語（ur）、越南語（vi）和中文（zh）等多種語言。
• 零樣本分類：可以直接對未在訓練中出現的類別進行分類。
• 微調優化：在XNLI和ANLI數據集上進行微調，提升了模型在自然語言推理任務上的性能。

📦 安裝指南

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💻 使用示例

基礎用法

使用 zero-shot-classification 管道加載模型：

from transformers import pipeline
classifier = pipeline("zero-shot-classification",
                      model="mjwong/multilingual-e5-base-xnli-anli")

使用此管道將序列分類到指定的類別名稱中：

sequence_to_classify = "Angela Merkel ist eine Politikerin in Deutschland und Vorsitzende der CDU"
candidate_labels = ["politics", "economy", "entertainment", "environment"]
classifier(sequence_to_classify, candidate_labels)

如果多個候選標籤可能正確，傳遞 multi_class=True 以獨立計算每個類別：

candidate_labels = ["politics", "economy", "entertainment", "environment"]
classifier(sequence_to_classify, candidate_labels, multi_label=True)

高級用法

手動使用PyTorch將模型應用於NLI任務：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

# device = "cuda:0" or "cpu"
device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")

model_name = "mjwong/multilingual-e5-base-xnli-anli"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

premise = "But I thought you'd sworn off coffee."
hypothesis = "I thought that you vowed to drink more coffee."

input = tokenizer(premise, hypothesis, truncation=True, return_tensors="pt")
output = model(input["input_ids"].to(device))
prediction = torch.softmax(output["logits"][0], -1).tolist()
label_names = ["entailment", "neutral", "contradiction"]
prediction = {name: round(float(pred) * 100, 2) for pred, name in zip(prediction, label_names)}
print(prediction)

📚 詳細文檔

評估結果

模型在XNLI測試集上對15種語言進行了評估，使用的指標是準確率。

模型還使用MultiNLI的開發集和ANLI的測試集進行了評估，使用的指標是準確率。

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 學習率：2e-05
• 訓練批次大小：16
• 評估批次大小：16
• 隨機種子：42
• 優化器：Adam（β1=0.9，β2=0.999，ε=1e-08）
• 學習率調度器類型：線性
• 學習率調度器預熱比例：0.1

框架版本

• Transformers 4.28.1
• Pytorch 1.12.1+cu116
• Datasets 2.11.0
• Tokenizers 0.12.1

🔧 技術細節

本模型基於論文 Text Embeddings by Weakly-Supervised Contrastive Pre-training 進行開發，作者為Liang Wang、Nan Yang、Xiaolong Huang、Binxing Jiao、Linjun Yang、Daxin Jiang、Rangan Majumder和Furu Wei，發表於arXiv 2022。

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。