S-PubMedBert-MS-MARCO-SCIFACT

Uso (Sentence-Transformers)

Usar 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 = ["Esta es una oración de ejemplo", "Cada oración es convertida"]
model = SentenceTransformer('S-PubMedBert-MS-MARCO-SCIFACT')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

Uso (Transformadores de HuggingFace)

Sin sentence-transformers, puedes usar el modelo de esta manera: primero, pasas tu entrada a través del modelo transformer, luego debes aplicar la operación de pooling correcta en la cima de los embeddings de palabras contextualizadas:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
#Mean Pooling - Ten 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 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)
# Oraciones para las cuales queremos embeddings de oraciones
sentences = ['Esta es una oración de ejemplo', 'Cada oración es convertida']
# Cargar modelo del HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('S-PubMedBert-MS-MARCO-SCIFACT')
model = AutoModel.from_pretrained('S-PubMedBert-MS-MARCO-SCIFACT')
# Tokenizar oraciones
encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
# Calcular embeddings de tokens
with torch.no_grad():
    model_output = model(**encoded_input)
# Realizar pooling. En este caso, max pooling.
sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])
print("Embeddings de oraciones:")
print(sentence_embeddings)