sentence-bert-base

Uso (Sentence-Transformers)

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

pip install -U sentence-transformers

Entonces puedes usar el modelo de esta manera:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Questo è un esempio di frase", "Questo è un ulteriore esempio"]

model = SentenceTransformer('efederici/sentence-bert-base')
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 tienes que aplicar la operación de agrupamiento correcta sobre las incrustaciones de palabras contextualizadas.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

# Agrupamiento Promedio - Ten en cuenta la máscara de atención para el promediado correcto
def mean_pooling(model_output, attention_mask):
  token_embeddings = model_output[0] # El 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)

# Oraciones para las que queremos incrustaciones de oraciones
sentences = ["Questo è un esempio di frase", "Questo è un ulteriore esempio"]

# Cargar el modelo desde HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('efederici/sentence-bert-base')
model = AutoModel.from_pretrained('efederici/sentence-bert-base')

# 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 promedio.
sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

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