bertimbaulaw-base-portuguese-sts

Uso (Transformadores de Frases)

Instalar sentence-transformers:

pip install -U sentence-transformers

Luego puedes usar el modelo así:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Esto es una oración de ejemplo", "Cada oración se convierte"]
model = SentenceTransformer('juridics/bertimbaulaw-base-portuguese-sts-scale')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

Uso (Transformers de HuggingFace)

Sin sentence-transformers, puedes usar el modelo así: primero, pasa tu entrada a través del modelo transformer, luego tienes que aplicar la operación de agrupamiento correcta sobre las incrustaciones de palabras contextualizadas.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

def mean_pooling(model_output, attention_mask):
    token_embeddings = model_output[0]
    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)

sentences = ['Esta es una oración de ejemplo', 'Cada oración se convierte']

# Cargar el modelo desde HuggingFace Hub

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('juridics/bertimbaulaw-base-portuguese-sts-scale')
model = AutoModel.from_pretrained('juridics/bertimbaulaw-base-portuguese-sts-scale')

# TOKENIZAR ORACIONES
encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

# COMPUTAR INCRUSTACIONES DE TOKEN
with torch.no_grad():
    model_output = model(**encoded_input)

# REALIZAR AGRUPAMIENTO. EN ESTE CASO, AGRUPAMIENTO MEDIO.
sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

print("Icrustaciones de oraciones:")
print(sentence_embeddings)