healthcare_27.03.2021-27.03.2022_redditflow

Uso (Sentence-Transformers)

pip install -U sentence-transformers
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Esta es una frase de ejemplo", "Cada frase es convertida"]

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

Uso (HuggingFace Transformers)

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

#Media de agrupamiento - Tomar en cuenta la máscara de atención para un promedio correcto

def mean_pooling(model_output, attention_mask):
  token_embeddings = model_output[0] #El primer elemento de model_output contiene todos los embebidos 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 embebidos de palabras
sentences = ['Esta es una frase de ejemplo', 'Cada frase es convertida']

# Cargar el modelo desde HuggingFace Hub

#Prueba para obtener embebidos de la frase

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

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

# Realizar agrupamiento. En este caso, media de agrupamiento.
sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])

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