Sentence BERTino

🚀 sentence - BERTino

这是一个 sentence - transformers 模型，它可以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。该模型在由问题/上下文对（[squad - it](https://github.com/crux82/squad - it)）和标签/新闻文章对（通过网络抓取）组成的数据集上进行训练。

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🚀 快速开始

✨ 主要特性

• 能够将句子和段落映射到 768 维的密集向量空间。
• 可用于聚类或语义搜索等任务。
• 在特定的数据集上进行训练，包括问题/上下文对和标签/新闻文章对。

📦 安装指南

如果你安装了 sentence - transformers，使用这个模型会很简单：

pip install -U sentence-transformers

💻 使用示例

基础用法（Sentence - Transformers）

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Questo è un esempio di frase", "Questo è un ulteriore esempio"]

model = SentenceTransformer('efederici/sentence-BERTino')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

高级用法（HuggingFace Transformers）

如果没有安装 sentence - transformers，你可以按以下方式使用该模型：首先，将输入传递给 Transformer 模型，然后对上下文相关的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 = ["Questo è un esempio di frase", "Questo è un ulteriore esempio"]

# Load model from HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('efederici/sentence-BERTino')
model = AutoModel.from_pretrained('efederici/sentence-BERTino')

# 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)

🔧 技术细节

完整模型架构

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: DistilBertModel 
  (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})
)

📄 许可证

本项目采用 Apache - 2.0 许可证。