hubert-base-cc-sentence-transformer

Uso (Sentence-Transformers)

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

pip install -U sentence-transformers

Entonces puedes usar el modelo así:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Esta es una frase de ejemplo", "Cada frase es convertida"]

model = SentenceTransformer('hubert-base-cc-sentence-transformer')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

Uso (HuggingFace Transformers)

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

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

# Mean Pooling - Toma en cuenta la máscara de atención para un promediado correcto
def mean_pooling(model_output, attention_mask):
    token_embeddings = model_output[0]  # El primer elemento del model_output contiene todas las embeddings 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 obtener embeddings de frases
sentences = ['Esta es una frase de ejemplo', 'Cada frase es convertida']

# Cargar modelo desde HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('hubert-base-cc-sentence-transformer')
model = AutoModel.from_pretrained('hubert-base-cc-sentence-transformer')

# Tokenizar frases
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("Embeddings de frases:")
print(sentence_embeddings)