R
Roberta Base Use Qa Theseus Bg
由 rmihaylov 开发
这是一个多语言Roberta模型,可用于生成保加利亚语句子的嵌入向量。基于Sentence-BERT思想训练,教师模型为谷歌的USE模型。
下载量 15
发布时间 : 4/18/2022
模型介绍
内容详情
替代品
模型简介
该模型用于生成保加利亚语句子的嵌入向量,适用于句子相似度计算等任务。通过渐进式模块替换技术进行了模型压缩。
模型特点
多语言支持
支持保加利亚语和英语的句子嵌入生成
区分大小写
模型区分大小写,如'bulgarian'和'Bulgarian'会被视为不同词汇
模型压缩
通过渐进式模块替换技术进行了模型压缩
基于翻译对训练
使用保加利亚语-英语平行语料库训练,翻译句子映射到相同向量空间
模型能力
保加利亚语句子嵌入生成
英语句子嵌入生成
句子相似度计算
使用案例
信息检索
问答系统
用于查找与问题最相关的答案
示例中展示了如何计算问题与候选答案的相似度
文本匹配
相似句子识别
识别语义相似的句子
推理: false
流水线标签: 句子相似度
语言:
- 保加利亚语
许可证: mit
数据集: - oscar
- chitanka
- wikipedia
标签: - torch
基于私有保加利亚语-英语平行数据训练的ROBERTA BASE(区分大小写)
这是一个多语言Roberta模型,可用于生成保加利亚语句子的嵌入向量。
该模型基于Sentence-BERT的思想进行训练,核心观点是翻译后的句子应映射到与原句相同的向量空间位置。
教师模型为谷歌的USE模型。
本模型区分大小写:例如"bulgarian"和"Bulgarian"会被视为不同词汇。
训练数据来源于私有保加利亚语-英语平行语料库。
随后通过渐进式模块替换技术进行了模型压缩。
使用方法
以下是在PyTorch中使用该模型的示例:
>>> import scipy
>>> import torch
>>> from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
>>>
>>> model = AutoModel.from_pretrained('rmihaylov/roberta-base-use-qa-theseus-bg')
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('rmihaylov/roberta-base-use-qa-theseus-bg')
>>>
>>> query = "Какви са съставките на бисквитките?"
>>>
>>> answers = [
>>> "Бисквитката е печена или варена храна, която обикновено е малка, плоска и сладка.",
>>> "Бисквитките обикновено съдържат брашно, захар и някакъв вид масло или мазнини. Те могат да включват други съставки като стафиди, овес, шоколадов чипс, ядки и др.",
>>> "В повечето англоговорящи страни, с изключение на САЩ и Канада, хрупкавите бисквитки се наричат бисквити.",
>>> "Бисквитите Chewier понякога се наричат бисквитки дори в Обединеното кралство. Някои бисквитки могат също да бъдат назовавани според формата им, като квадратчета с дата или барове.",
>>> "Бисквитките или бисквитите могат да се произвеждат масово във фабрики, направени в малки пекарни или домашно приготвени.",
>>> "Вариантите за бисквити или бисквити включват сандвич бисквити, като крем крем, Jammie Dodgers, Bourbons и Oreos, с пълнеж от ружа или конфитюр и понякога потопени в шоколад или друго сладко покритие.",
>>> "Бисквитките често се сервират с напитки като мляко, кафе или чай.",
>>> "Фабричните бисквитки се продават в магазини за хранителни стоки, магазини за удобство и автомати.",
>>> "Американската употреба произлиза от холандското koekje „малка торта“, което е умалително от „koek“ („торта“), което произлиза от средно холандската дума „koke“.",
>>> "Cookie Monster е Muppet в дългогодишното детско телевизионно шоу Sesame Street, който е най-известен с ненаситния си апетит към бисквитките и известните си фрази за ядене, като „Me want cookie!“, „Me eat cookie!“ (или просто „COOKIE!“) и „Om nom nom nom“ (казано през уста, пълна с храна).",
>>> "Домашните бисквитки обикновено се правят от тесто, оформено на малки топчета и пуснато върху лист с бисквитки. След това се пекат във фурна за 5 до 15 минути, в зависимост от рецептата. Температурата на фурната варира от 250 до 350 градуса.",
>>> "Повечето бисквитки със среден размер, ако са направени със захар, брашно и скъсяване, ще съдържат между 100 и 200 калории.",
>>> ]
>>>
>>> query_embedding = model.question(**tokenizer.encode_plus(query, return_tensors='pt')).detach().numpy()[0]
>>>
>>> corpus, corpus_embeddings = [], []
>>> for answer in answers:
>>> value_inputs = tokenizer.encode_plus(answer, answer, return_tensors='pt')
>>> embedding = model.answer(**value_inputs).detach().numpy()[0]
>>> corpus.append(answer)
>>> corpus_embeddings.append(embedding)
>>>
>>> distances = scipy.spatial.distance.cdist([query_embedding], corpus_embeddings, "cosine")[0]
>>>
>>> results = zip(range(len(distances)), distances)
>>> results = sorted(results, key=lambda x: x[1])
>>>
>>> print([[corpus[idx].strip(), (1.0 - distance)] for idx, distance in results])
[['Бисквитките обикновено съдържат брашно, захар и някакъв вид масло или мазнини. Те могат да включват други съставки като стафиди, овес, шоколадов чипс, ядки и др.',
0.5449754306536151],
['Фабричните бисквитки се продават в магазини за хранителни стоки, магазини за удобство и автомати.',
0.5049509545814316],
['В повечето англоговорящи страни, с изключение на САЩ и Канада, хрупкавите бисквитки се наричат \u200b\u200bбисквити.',
0.5029661338050297],
['Бисквитките или бисквитите могат да се произвеждат масово във фабрики, направени в малки пекарни или домашно приготвени.',
0.4991678233218718],
['Вариантите за бисквити или бисквити включват сандвич бисквити, като крем крем, Jammie Dodgers, Bourbons и Oreos, с пълнеж от ружа или конфитюр и понякога потопени в шоколад или друго сладко покритие.',
0.49050297326146386],
['Повечето бисквитки със среден размер, ако са направени със захар, брашно и скъсяване, ще съдържат между 100 и 200 калории.',
0.48950875441294106],
['Бисквитката е печена или варена храна, която обикновено е малка, плоска и сладка.',
0.48646309549536737],
['Бисквитите Chewier понякога се наричат \u200b\u200bбисквитки дори в Обединеното кралство. Някои бисквитки могат също да бъдат назовавани според формата им, като квадратчета с дата или барове.',
0.4840599482604815],
['Cookie Monster е Muppet в дългогодишното детско телевизионно шоу Sesame Street, който е най-известен с ненаситния си апетит към бисквитките и известните си фрази за ядене, като „Me want cookie!“, „Me eat cookie!“ (или просто „COOKIE!“) и „Om nom nom nom“ (казано през уста, пълна с храна).',
0.45209677893728206],
['Домашните бисквитки обикновено се правят от тесто, оформено на малки топчета и пуснато върху лист с бисквитки. След това се пекат във фурна за 5 до 15 минути, в зависимост от рецептата. Температурата на фурната варира от 250 до 350 градуса.',
0.4511516464302119],
['Бисквитките често се сервират с напитки като мляко, кафе или чай.',
0.42364528401677803],
['Американската употреба произлиза от холандското koekje „малка торта“, което е умалително от „koek“ („торта“), което произлиза от средно холандската дума „koke“.',
0.3267314582662877]]
Jina Embeddings V3
Jina Embeddings V3 是一个多语言句子嵌入模型,支持超过100种语言,专注于句子相似度和特征提取任务。
文本嵌入
Transformers

支持多种语言
J
jinaai
3.7M
911
Ms Marco MiniLM L6 V2
Apache-2.0
基于MS Marco段落排序任务训练的交叉编码器模型,用于信息检索中的查询-段落相关性评分
文本嵌入
英语
M
cross-encoder
2.5M
86
Opensearch Neural Sparse Encoding Doc V2 Distill
Apache-2.0
基于蒸馏技术的稀疏检索模型,专为OpenSearch优化,支持免推理文档编码,在搜索相关性和效率上优于V1版本
文本嵌入
Transformers

英语
O
opensearch-project
1.8M
7
Sapbert From PubMedBERT Fulltext
Apache-2.0
基于PubMedBERT的生物医学实体表征模型,通过自对齐预训练优化语义关系捕捉
文本嵌入
英语
S
cambridgeltl
1.7M
49
Gte Large
MIT
GTE-Large 是一个强大的句子转换器模型,专注于句子相似度和文本嵌入任务,在多个基准测试中表现出色。
文本嵌入
英语
G
thenlper
1.5M
278
Gte Base En V1.5
Apache-2.0
GTE-base-en-v1.5 是一个英文句子转换器模型,专注于句子相似度任务,在多个文本嵌入基准测试中表现优异。
文本嵌入
Transformers

支持多种语言
G
Alibaba-NLP
1.5M
63
Gte Multilingual Base
Apache-2.0
GTE Multilingual Base 是一个多语言的句子嵌入模型,支持超过50种语言,适用于句子相似度计算等任务。
文本嵌入
Transformers

支持多种语言
G
Alibaba-NLP
1.2M
246
Polybert
polyBERT是一个化学语言模型,旨在实现完全由机器驱动的超快聚合物信息学。
文本嵌入
Transformers

P
kuelumbus
1.0M
5
Bert Base Turkish Cased Mean Nli Stsb Tr
Apache-2.0
基于土耳其语BERT的句子嵌入模型,专为语义相似度任务优化
文本嵌入
Transformers

其他
B
emrecan
1.0M
40
GIST Small Embedding V0
MIT
基于BAAI/bge-small-en-v1.5模型微调的文本嵌入模型,通过MEDI数据集与MTEB分类任务数据集训练,优化了检索任务的查询编码能力。
文本嵌入
Safetensors
英语
G
avsolatorio
945.68k
29
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers

支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers

英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
简体中文