Telugu Sentence Similarity Sbert

🚀 TeluguSBERT-STS

这是一个在STS数据集上微调的TeluguSBERT模型（l3cube - pune/telugu - sentence - bert - nli）。
作为MahaNLP项目的一部分发布：https://github.com/l3cube - pune/MarathiNLP
支持主要印度语言和跨语言句子相似度的该模型多语言版本可在此处获取 indic - sentence - similarity - sbert

有关数据集、模型和基线结果的更多详细信息可在我们的论文中找到。

@article{deode2023l3cube,
  title={L3Cube-IndicSBERT: A simple approach for learning cross-lingual sentence representations using multilingual BERT},
  author={Deode, Samruddhi and Gadre, Janhavi and Kajale, Aditi and Joshi, Ananya and Joshi, Raviraj},
  journal={arXiv preprint arXiv:2304.11434},
  year={2023}
}

@article{joshi2022l3cubemahasbert,
  title={L3Cube-MahaSBERT and HindSBERT: Sentence BERT Models and Benchmarking BERT Sentence Representations for Hindi and Marathi},
  author={Joshi, Ananya and Kajale, Aditi and Gadre, Janhavi and Deode, Samruddhi and Joshi, Raviraj},
  journal={arXiv preprint arXiv:2211.11187},
  year={2022}
}

单语言印度SBERT论文
多语言印度SBERT论文

其他单语言相似度模型如下：
马拉地语相似度
印地语相似度
卡纳达语相似度
泰卢固语相似度
马拉雅拉姆语相似度
泰米尔语相似度
古吉拉特语相似度
奥里亚语相似度
孟加拉语相似度
旁遮普语相似度
印度语相似度（多语言）

其他单语言印度句子BERT模型如下：
马拉地语SBERT
印地语SBERT
卡纳达语SBERT
泰卢固语SBERT
马拉雅拉姆语SBERT
泰米尔语SBERT
古吉拉特语SBERT
奥里亚语SBERT
孟加拉语SBERT
旁遮普语SBERT
印度语SBERT（多语言）

🚀 快速开始

安装依赖

若要使用此模型，你需要安装相关依赖。以下是不同使用方式下的安装步骤。

📦 安装指南

使用sentence - transformers库

当你安装了sentence - transformers时，使用该模型会变得很简单，可通过以下命令进行安装：

pip install -U sentence-transformers

💻 使用示例

使用sentence - transformers库

安装好sentence - transformers后，你可以按以下方式使用模型：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]

model = SentenceTransformer('{MODEL_NAME}')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

使用HuggingFace Transformers库

若未安装sentence - transformers，你可以按以下方式使用模型：首先，将输入传递给transformer模型，然后对上下文词嵌入应用正确的池化操作。

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 = ['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, mean pooling.
sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

print("Sentence embeddings:")
print(sentence_embeddings)

📄 许可证

本项目采用CC - BY - 4.0许可证。