Ruri Base

🚀 瑠璃（Ruri）：日语通用文本嵌入模型

瑠璃（Ruri）是一款用于日语文本的嵌入模型，能够将文本转换为向量表示，可广泛应用于句子相似度计算、特征提取等任务，为日语自然语言处理提供了强大的支持。

🚀 快速开始

注意事项

注意：v3 版本模型已发布！ 我们建议后续使用以下 v3 版本模型。

✨ 主要特性

• 多场景适用：可用于句子相似度计算、特征提取等多种自然语言处理任务。
• 高性能表现：在 JMTEB 基准测试中取得了优异的成绩。

📦 安装指南

直接使用（Sentence Transformers）

首先安装 Sentence Transformers 库：

pip install -U sentence-transformers fugashi sentencepiece unidic-lite

💻 使用示例

基础用法

import torch.nn.functional as F
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 从 🤗 Hub 下载模型
model = SentenceTransformer("cl-nagoya/ruri-base")

# 不要忘记在查询文本前添加前缀 "クエリ: "，在段落文本前添加前缀 "文章: "
sentences = [
    "クエリ: 瑠璃色はどんな色？",
    "文章: 瑠璃色（るりいろ）は、紫みを帯びた濃い青。名は、半貴石の瑠璃（ラピスラズリ、英: lapis lazuli）による。JIS慣用色名では「こい紫みの青」（略号 dp-pB）と定義している[1][2]。",
    "クエリ: ワシやタカのように、鋭いくちばしと爪を持った大型の鳥類を総称して「何類」というでしょう?",
    "文章: ワシ、タカ、ハゲワシ、ハヤブサ、コンドル、フクロウが代表的である。これらの猛禽類はリンネ前後の時代(17~18世紀)には鷲類・鷹類・隼類及び梟類に分類された。ちなみにリンネは狩りをする鳥を単一の目(もく)にまとめ、vultur(コンドル、ハゲワシ)、falco(ワシ、タカ、ハヤブサなど)、strix(フクロウ)、lanius(モズ)の4属を含めている。",
]

embeddings = model.encode(sentences, convert_to_tensor=True)
print(embeddings.size())
# [4, 768]

similarities = F.cosine_similarity(embeddings.unsqueeze(0), embeddings.unsqueeze(1), dim=2)
print(similarities)
# [[1.0000, 0.9421, 0.6844, 0.7167],
#  [0.9421, 1.0000, 0.6626, 0.6863],
#  [0.6844, 0.6626, 1.0000, 0.8785],
#  [0.7167, 0.6863, 0.8785, 1.0000]]

📚 详细文档

基准测试

JMTEB

使用 JMTEB 进行评估。

模型详情

模型描述

完整模型架构

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (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, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
)

框架版本

• Python: 3.10.13
• Sentence Transformers: 3.0.0
• Transformers: 4.41.2
• PyTorch: 2.3.1+cu118
• Accelerate: 0.30.1
• Datasets: 2.19.1
• Tokenizers: 0.19.1

🔧 技术细节

本模型基于 Sentence Transformer 架构，使用了预训练的 cl-nagoya/ruri-pt-base 模型，并在日语数据集上进行了微调。通过池化层将输入文本转换为固定长度的向量表示，使用余弦相似度计算句子之间的相似度。

📄 许可证

本模型根据 Apache License, Version 2.0 发布。

引用

@misc{
  Ruri,
  title={{Ruri: Japanese General Text Embeddings}}, 
  author={Hayato Tsukagoshi and Ryohei Sasano},
  year={2024},
  eprint={2409.07737},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.CL},
  url={https://arxiv.org/abs/2409.07737}, 
}