l3cube-pune/hindi-sentence-bert-nli

Uso (Sentence-Transformers)

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

pip install -U sentence-transformers

Entonces puedes usar el modelo así:

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

model = SentenceTransformer('{MODEL_NAME}')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

Uso (HuggingFace Transformers)

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

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

def cls_pooling(model_output, attention_mask):
    return model_output[0][:,0]

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

# Cargar el modelo desde HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('{MODEL_NAME}')
model = AutoModel.from_pretrained('{MODEL_NAME}')

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

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

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

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