Sbert Large Cased Pl

🚀 SHerbert large - 波兰语 SentenceBERT

SentenceBERT 是预训练 BERT 网络的一种改进，它使用孪生网络和三元组网络结构来导出语义上有意义的句子嵌入，这些嵌入可以使用余弦相似度进行比较。训练基于原始论文 用于语义文本相似度 (STS) 任务的孪生 BERT 模型，并对训练数据的使用方式进行了轻微修改。该模型的目标是根据给定文本的语义和主题相似度生成不同的嵌入。

语义文本相似度分析两个文本片段的相似程度。

在我们的 博客文章 中了解更多关于该模型的制备方法。

基础训练模型是波兰语 HerBERT。HerBERT 是一个基于 BERT 的语言模型。更多详情，请参考：“HerBERT: Efficiently Pretrained Transformer-based Language Model for Polish”。

✨ 主要特性

• 基于 SentenceBERT 架构，能生成语义有意义的句子嵌入。
• 以波兰语 HerBERT 为基础训练模型。
• 可用于句子相似度分析。

📦 安装指南

文档未提及安装步骤，跳过此章节。

💻 使用示例

基础用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
from sklearn.metrics import pairwise

sbert = AutoModel.from_pretrained("Voicelab/sbert-large-cased-pl")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Voicelab/sbert-large-cased-pl")

s0 = "Uczenie maszynowe jest konsekwencją rozwoju idei sztucznej inteligencji i metod jej wdrażania praktycznego."
s1 = "Głębokie uczenie maszynowe jest sktukiem wdrażania praktycznego metod sztucznej inteligencji oraz jej rozwoju."
s2 = "Kasparow zarzucił firmie IBM oszustwo, kiedy odmówiła mu dostępu do historii wcześniejszych gier Deep Blue. "

tokens = tokenizer([s0, s1, s2], 
                    padding=True, 
                    truncation=True,
                    return_tensors='pt')
x = sbert(tokens["input_ids"],
            tokens["attention_mask"]).pooler_output

# similarity between sentences s0 and s1
print(pairwise.cosine_similarity(x[0], x[1])) # Result: 0.8011128

# similarity between sentences s0 and s2
print(pairwise.cosine_similarity(x[0], x[2])) # Result: 0.58822715

📚 详细文档

语料库

该模型仅在 维基百科 上进行训练。

分词器

与原始 HerBERT 实现一样，训练数据集使用字符级字节对编码（CharBPETokenizer）将其分词为子词，词汇表大小为 50k 个标记。分词器本身使用 tokenizers 库进行训练。

我们强烈建议您使用分词器的快速版本，即 HerbertTokenizerFast。

结果

🔧 技术细节

文档未提供具体技术细节，跳过此章节。

📄 许可证

CC BY 4.0

📖 引用

如果您使用此模型，请引用以下论文：

👥 作者

该模型由 Voicelab.ai 的 NLP 研究团队训练。

您可以 在此 与我们联系。