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ko-sbert-sts

这是一个基于sentence-transformers的模型：它能将句子和段落映射到768维的密集向量空间，可用于聚类或语义搜索等任务。

使用方法（Sentence-Transformers）

安装sentence-transformers后，使用此模型非常简单：

pip install -U sentence-transformers

然后可以按以下方式使用模型：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["你好吗？", "这是一个用于韩语句子嵌入的BERT模型。"]

model = SentenceTransformer('jhgan/ko-sbert-sts')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

使用方法（HuggingFace Transformers）

如果不使用sentence-transformers，可以这样使用模型：首先将输入传递给转换器模型，然后对上下文化的词嵌入应用正确的池化操作。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch


# 平均池化 - 考虑注意力掩码以进行正确的平均
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)


# 需要获取句子嵌入的句子
sentences = ['这是一个示例句子', '每个句子都被转换']

# 从HuggingFace Hub加载模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('jhgan/ko-sbert-sts')
model = AutoModel.from_pretrained('jhgan/ko-sbert-sts')

# 对句子进行标记化
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。这里使用平均池化。
sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

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

评估结果

使用KorSTS训练数据集训练后，在KorSTS评估数据集上的评估结果如下：

• 余弦皮尔逊系数：81.55
• 余弦斯皮尔曼系数：81.23
• 欧几里得皮尔逊系数：79.94
• 欧几里德斯皮尔曼系数：79.79
• 曼哈顿皮尔逊系数：79.90
• 曼哈顿斯皮尔曼系数：79.75
• 点积皮尔逊系数：76.02
• 点积斯皮尔曼系数：75.31

训练过程

模型训练参数如下：

数据加载器：

torch.utils.data.dataloader.DataLoader，长度719，参数：

{'batch_size': 8, 'sampler': 'torch.utils.data.sampler.RandomSampler', 'batch_sampler': 'torch.utils.data.sampler.BatchSampler'}

损失函数：

sentence_transformers.losses.CosineSimilarityLoss.CosineSimilarityLoss

fit()方法的参数：

{
    "epochs": 5,
    "evaluation_steps": 1000,
    "evaluator": "sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator.EmbeddingSimilarityEvaluator",
    "max_grad_norm": 1,
    "optimizer_class": "<class 'transformers.optimization.AdamW'>",
    "optimizer_params": {
        "lr": 2e-05
    },
    "scheduler": "WarmupLinear",
    "steps_per_epoch": null,
    "warmup_steps": 360,
    "weight_decay": 0.01
}

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': 768, '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

• Ham, J., Choe, Y. J., Park, K., Choi, I., & Soh, H. (2020). Kornli and korsts: New benchmark datasets for korean natural language understanding. arXiv preprint arXiv:2004.03289
• Reimers, Nils and Iryna Gurevych. “Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks.” ArXiv abs/1908.10084 (2019)
• Reimers, Nils and Iryna Gurevych. “Making Monolingual Sentence Embeddings Multilingual Using Knowledge Distillation.” EMNLP (2020)