DMetaSoul/sbert-chinese-qmc-domain-v1

1. Sentence-Transformers

Para usar este modelo a través del framework sentence-transformers, primero instale:

pip install -U sentence-transformers

Luego use el siguiente código para cargar el modelo y extraer vectores de representación de texto:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["我的儿子!他猛然间喊道,我的儿子在哪儿?", "我的儿子呢!他突然喊道,我的儿子在哪里?"]

model = SentenceTransformer('DMetaSoul/sbert-chinese-qmc-domain-v1')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

2. HuggingFace Transformers

Si no desea utilizar sentence-transformers, también puede cargar el modelo a través de HuggingFace Transformers y extraer vectores de texto:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

# Mean Pooling - Tener en cuenta la máscara de atención para el 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 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 cuales queremos embeddings
def sentences = ["我的儿子!他猛然间喊道,我的儿子在哪儿?", "我的儿子呢!他突然喊道,我的儿子在哪里?"]

# Cargar el modelo de HuggingFace Hub

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('DMetaSoul/sbert-chinese-qmc-domain-v1')
model = AutoModel.from_pretrained('DMetaSoul/sbert-chinese-qmc-domain-v1')

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

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

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

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