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• PyTorch
• Transformers 许可证: mit

俄语BERT大型模型（无大小写区分）用于句子嵌入

该模型在这篇文章中有详细描述
为获得更优质量，建议使用平均词元嵌入。

使用方法（HuggingFace模型库）

您可以直接从模型库调用该模型计算句子嵌入：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch


#均值池化——考虑注意力掩码以确保正确平均
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元嵌入
    input_mask_expanded = attention_mask.unsqueeze(-1).expand(token_embeddings.size()).float()
    sum_embeddings = torch.sum(token_embeddings * input_mask_expanded, 1)
    sum_mask = torch.clamp(input_mask_expanded.sum(1), min=1e-9)
    return sum_embeddings / sum_mask