juridics/bertlaw-base-portuguese-sts-scale

Usar este modelo se vuelve fácil cuando tienes instalado sentence-transformers:

pip install -U sentence-transformers

Entonces puedes usar el modelo de esta manera:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]

model = SentenceTransformer('juridics/bertlaw-base-portuguese-sts-scale')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

Sin sentence-transformers, puedes usar el modelo de esta manera: Primero, pasas tu entrada a través del modelo de transformadores, luego tienes que aplicar la operación de agrupamiento correcta sobre las incrustaciones de palabras contextualizadas.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

#Agrupación por media - Toma en cuenta la máscara de atención para un promedio correcto
def mean_pooling(model_output, attention_mask):
    token_embeddings = model_output[0] #Primer elemento de model_output contiene todas las incrustaciones de tokens
    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)

# Frases para las que queremos incrustaciones de oraciones
sentences = ['This is an example sentence', 'Each sentence is converted']

# Cargar modelo desde HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('juridics/bertlaw-base-portuguese-sts-scale')
model = AutoModel.from_pretrained('juridics/bertlaw-base-portuguese-sts-scale')

# Tokenizar oraciones
encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

# Calcular las incrustaciones de tokens
with torch.no_grad():
    model_output = model(**encoded_input)

# Realizar agrupamiento. En este caso, agrupamiento por media.
sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

print("Sentence embeddings:")
print(sentence_embeddings)