hellonlp/promcse-bert-base-zh

Para usar esta herramienta, primero instale el paquete promcse desde PyPI

pip install promcse

Después de instalar el paquete, puede cargar nuestro modelo con estas dos líneas de código

from promcse import PromCSE
model = PromCSE("hellonlp/promcse-bert-base-zh", "cls", 10)

Luego puede usar nuestro modelo para codificar oraciones en incrustaciones

embeddings = model.encode("武汉是一个美丽的城市。")
print(embeddings.shape)
#torch.Size([768])

Calcule las similitudes de coseno entre dos grupos de oraciones

sentences_a = ['你好吗']
sentences_b = ['你怎么样','我吃了一个苹果','你过的好吗','你还好吗','你','你好不好','你好不好呢','我不开心','我好开心啊', '你吃饭了吗','你好吗','你现在好吗','你好个鬼']
similarities = model.similarity(sentences_a, sentences_b)
print(similarities)
# [(1.0, '你好吗'),
#  (0.9167, '你好不好'),
#  (0.8956, '你好不好呢'),
#  (0.8431, '你还好吗'),
#  (0.7919, '你怎么样'),
#  (0.7649, '你现在好吗'),
#  (0.7458, '你过的好吗'),
#  (0.6844, '你好个鬼'),
#  (0.6177, '你'),
#  (0.5654, '你吃饭了吗'),
#  (0.3612, '我好开心啊'),
#  (0.1875, '我不开心'),
#  (0.0866, '我吃了一个苹果')]