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nps-psb-lds

一个基于PatentSBERTa的专利问题与解决方案句子识别模型

这是一个sentence-transformers模型：可将句子和段落映射到768维稠密向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。

使用方法（Sentence-Transformers）

安装sentence-transformers后即可轻松使用：

pip install -U sentence-transformers

使用示例：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["这是一个示例句子", "每个句子都会被转换"]

model = SentenceTransformer('nategro/nps-psb-lds')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

使用方法（HuggingFace Transformers）

若不使用sentence-transformers，可按以下方式操作：首先通过转换器模型处理输入，然后对上下文词嵌入执行正确的池化操作。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

def cls_pooling(model_output, attention_mask):
    return model_output[0][:,0]

# 待编码句子示例
sentences = ['这是一个示例句子', '每个句子都会被转换']

# 从HuggingFace Hub加载模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('{MODEL_NAME}')
model = AutoModel.from_pretrained('{MODEL_NAME}')

# 句子分词
encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

# 计算词嵌入
with torch.no_grad():
    model_output = model(**encoded_input)

# 执行CLS池化
sentence_embeddings = cls_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

print("句子嵌入向量：")
print(sentence_embeddings)

评估结果

自动化评估请参见句子嵌入基准测试：https://seb.sbert.net

训练参数

模型训练配置：

数据加载器： 长度630的torch.utils.data.dataloader.DataLoader，参数：

{'batch_size': 16, 'sampler': '随机采样器', 'batch_sampler': '批采样器'}

损失函数： sentence_transformers.losses.CosineSimilarityLoss.CosineSimilarityLoss

训练方法参数：

{
    "训练轮次": 1,
    "评估步长": 0,
    "评估器": "无",
    "最大梯度范数": 1,
    "优化器": "AdamW",
    "优化参数": {"学习率": 2e-05},
    "调度器": "线性预热",
    "每轮步数": 630,
    "预热步数": 63,
    "权重衰减": 0.01
}

完整模型架构

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'最大序列长度': 512, '小写转换': False}) with MPNetModel 
  (1): Pooling({'词嵌入维度': 768, 'CLS标记池化': True, '均值标记池化': False, '最大标记池化': False, '长度平方根均值池化': False})
)

引用与作者

使用了以下预训练模型：AI-Growth-Lab/PatentSBERTa