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sentence-transformer(SBERT) 框架提供了一种简便的方法来计算句子和段落的向量表示(也称为句子嵌入),是用于访问、使用和训练最先进的文本和图像嵌入模型的首选 Python 模块。它可用于模型计算嵌入或使用交叉编码器模型计算相似性,包括语义搜索、语义文本相似性和释义挖掘。 超过 5,000 个预先训练的 Sentence Transformer 模型可供 Hugging Face 立即使用,其中包括 Massive Text Embeddings Benchmark(MTEB) 排行榜中的许多最先进的模型。此外,使用 Sentence Transformer 可以轻松训练或微调您自己的模型,使您能够为特定用例创建自定义模型。 Sentence Transformers 由 UKPLab 创建,由 Hugging Face 维护。 <blockquote>Download: [https://public.ukp.informatik.tu-darmstadt.de/reimers/sentence-transformers/v0.2/ Sentence Transformers List]</blockquote> === 同种语义句向量对比 === <small>from sentence_transformers import SentenceTransformer, util model = SentenceTransformer('distiluse-base-multilingual-cased') emb1 = model.encode('Natural language processing is a hard task for human') emb2 = model.encode('自然语言处理对于人类来说是个困难的任务') emb3 = model.encode('猫是一种小型哺乳动物,被视为宠物。') cos_sim = util.pytorch_cos_sim(emb1, emb2) print(cos_sim) cos_sim = util.pytorch_cos_sim(emb1, emb3) print(cos_sim) # result <nowiki>tensor([[0.8960]])</nowiki> <nowiki>tensor([[0.1019]])</nowiki></small> === 向量搜索 === <small>import pandas as pd df = pd.read_csv("demo.txt", sep="#",header=None, names=["sentence"]) from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer('uer/sbert-base-chinese-nli') sentences = df['sentence'].tolist() sentence_embeddings = model.encode(sentences) import faiss dimension = sentence_embeddings.shape[1] index = faiss.IndexFlatL2(dimension) index.add(sentence_embeddings) topK = 5 search = model.encode(["宠物猫"]) D, I = index.search(search, topK) df['sentence'].iloc[I[0]] # result 6 猫是一种小型哺乳动物,被视为宠物。 3 鸡是一种小型哺乳动物,下蛋用。 4 桌子是一种家俱,放东西、吃饭使用。 7 狗是一种常见的宠物,被用作伴侣动物。 5 椅子是一种家俱,人坐。 Name: sentence, dtype: object >>> >>> D <nowiki>array([[341.92676, 638.62585, 787.46716, 848.5363 , 861.7328 ]], dtype=float32)</nowiki> >>> I <nowiki>array([[6, 3, 4, 7, 5]])</nowiki> # demo.txt 大米是一种食品,通常煮饭吃。 马是一种大型哺乳动物,可以在战场上。 驴是一种大中型哺乳动物,拉磨使用。 鸡是一种小型哺乳动物,下蛋用。 桌子是一种家俱,放东西、吃饭使用。 椅子是一种家俱,人坐。 猫是一种小型哺乳动物,被视为宠物。 狗是一种常见的宠物,被用作伴侣动物 # sentence_embeddings <nowiki>array([[ 0.11093175, 1.1299301 , 0.17589748, ..., 0.37643528, -0.12583402, 0.00688386], [ 0.8285252 , 0.56754893, 0.8541247 , ..., -0.02121782, 0.24608377, -0.8908539 ], [ 0.8924473 , 0.39356 , 1.0510321 , ..., -0.28610831, 0.61363673, -0.98788214], ..., [ 0.5105152 , 0.45100805, 0.05316412, ..., 0.8938415 , 0.93790394, 0.23845226], [-0.35107028, -0.48179546, 0.13401322, ..., 1.0194194 , 1.2652978 , 0.60486746], [ 0.68396544, 1.0733061 , 0.99040854, ..., -0.5946619 , 0.9970803 , 0.17561308]], dtype=float32)</nowiki> # sentence_embeddings.shape (8, 768) </small> [[分类:Develop]] [[分类:AI]] [[分类:Python]]
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