🚀 MalayalamSBERT

MalayalamSBERT是一个基于马拉雅拉姆语的模型，它在NLI数据集上对MalayalamBERT模型（l3cube - pune/malayalam - bert）进行了训练。该模型作为MahaNLP项目的一部分发布，能有效处理句子相似度任务，为马拉雅拉姆语的语义理解提供支持。

🚀 快速开始

本模型可以通过两种方式使用，分别是借助sentence - transformers库和HuggingFace Transformers库。下面为你详细介绍使用方法。

📦 安装指南

若要使用sentence - transformers库来调用本模型，你需要先安装它：

pip install -U sentence-transformers

💻 使用示例

基础用法

使用sentence - transformers库

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

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)

📚 详细文档

• 本模型作为MahaNLP项目的一部分发布，项目链接：https://github.com/l3cube - pune/MarathiNLP
• 支持主要印度语言和跨语言能力的多语言版本模型： indic - sentence - bert - nli
• 一个更好的句子相似度模型（本模型的微调版本）：https://huggingface.co/l3cube - pune/malayalam - sentence - similarity - sbert
• 关于数据集、模型和基线结果的更多详细信息可在我们的论文中找到。

引用信息

@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}
}

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📄 许可证

本模型采用CC - BY - 4.0许可证。