Xlm Roberta De

🚀 airnicco8/xlm - roberta - de

这是一个句子转换器模型：它能将句子和段落映射到一个768维的密集向量空间，可用于聚类或语义搜索等任务。该模型基于仅筛选出德语的[Ted演讲记录](https://www.kaggle.com/datasets/rounakbanik/ted - talks)进行训练，训练设置可参考[此处](https://towardsdatascience.com/a - complete - guide - to - transfer - learning - from - english - to - other - languages - using - sentence - embeddings - 8c427f8804a9)。它可以直接用于句子相似度任务，也可以针对自然语言推理（NLI）和文本分类进行微调，使用示例即将推出。

🚀 快速开始

本模型可通过两种方式使用，下面将分别介绍。

📦 安装指南

若要使用此模型，你需要安装sentence - transformers库，可使用以下命令进行安装：

pip install -U sentence-transformers

💻 使用示例

基础用法（Sentence - Transformers）

安装sentence - transformers后，使用此模型变得十分简单，示例代码如下：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["das ist eine glückliche Frau", "das ist ein glücklicher Mann", "das ist ein glücklicher Hund"]

model = SentenceTransformer('airnicco8/xlm-roberta-de')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

高级用法（HuggingFace Transformers）

若未安装sentence - transformers，你可以按以下方式使用该模型：首先，将输入数据传入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 = ["das ist eine glückliche Frau", "das ist ein glücklicher Mann", "das ist ein glücklicher Hund"]

# Load model from HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('airnicco8/xlm-roberta-de')
model = AutoModel.from_pretrained('airnicco8/xlm-roberta-de')

# 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)

📚 详细文档

评估结果

若要对该模型进行自动评估，请参考句子嵌入基准测试：[https://seb.sbert.net](https://seb.sbert.net?model_name=airnicco8/xlm - roberta - de)

训练参数

该模型的训练参数如下：

数据加载器： torch.utils.data.dataloader.DataLoader，长度为3071，参数如下：

{'batch_size': 16, 'sampler': 'torch.utils.data.sampler.RandomSampler', 'batch_sampler': 'torch.utils.data.sampler.BatchSampler'}

损失函数： sentence_transformers.losses.MSELoss.MSELoss

fit()方法的参数：

{
    "epochs": 10,
    "evaluation_steps": 1000,
    "evaluator": "sentence_transformers.evaluation.SequentialEvaluator.SequentialEvaluator",
    "max_grad_norm": 1,
    "optimizer_class": "<class 'torch.optim.adamw.AdamW'>",
    "optimizer_params": {
        "eps": 1e-06,
        "lr": 2e-05
    },
    "scheduler": "WarmupLinear",
    "steps_per_epoch": null,
    "warmup_steps": 1000,
    "weight_decay": 0.01
}

完整模型架构

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 128, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
  (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})
)

引用与作者

如需了解更多信息，请参考相关文档。