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DataikuNLP/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2

此模型是sentence-transformers模型库在特定提交d66eff4d8a8598f264f166af8db67f7797164651的副本。

这是一个sentence-transformers模型：可将句子和段落映射至384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后即可轻松使用此模型：

pip install -U sentence-transformers

使用方式如下：

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('sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')
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：首先将输入通过转换器模型，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

#均值池化 - 考虑注意力掩码以正确平均
def mean_pooling(model_output, attention_mask):
    token_embeddings = model_output[0] #模型输出的第一个元素包含所有词嵌入
    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)

#待编码句子
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('sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')
model = AutoModel.from_pretrained('sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')

#分词处理
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)

#执行池化操作（本例采用均值池化）
sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

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

评估结果

该模型的自动化评估结果参见句子嵌入基准测试：https://seb.sbert.net

完整模型架构

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 128, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False})
)

引用与作者

本模型由sentence-transformers训练。

若该模型对您有帮助，可引用我们的论文Sentence-BERT: 基于孪生BERT网络的句子嵌入：

@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
    title = "Sentence-BERT: 基于孪生BERT网络的句子嵌入",
    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
    booktitle = "2019年自然语言处理实证方法会议论文集",
    month = "11",
    year = "2019",
    publisher = "计算语言学协会",
    url = "http://arxiv.org/abs/1908.10084",
}