annakotarba/sentence-similarity

Uso (Sentence-Transformers)

Usar este modelo es fácil cuando tienes instalado sentence-transformers:

pip install -U sentence-transformers

Luego puedes usar el modelo de esta forma:

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

model = SentenceTransformer('annakotarba/sentence-similarity')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

Uso (HuggingFace Transformers)

Sin sentence-transformers, puedes usar el modelo de esta manera: Primero, pasas tu entrada a través del modelo transformer, luego debes aplicar la operación de pooling correcta sobre los embeddings de palabras contextualizados.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

#Mean Pooling - Tener en cuenta el mask de atención para un promedio correcto
def mean_pooling(model_output, attention_mask):
    token_embeddings = model_output[0]  # El primer elemento de model_output contiene todos los embeddings de los 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)

# Oraciones para las cuales queremos embeddings de oraciones
sentences = ['This is an example sentence', 'Each sentence is converted']

# Cargar modelo desde HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('annakotarba/sentence-similarity')
model = AutoModel.from_pretrained('annakotarba/sentence-similarity')

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

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

# Realizar pooling. En este caso, mean pooling.
sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

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