sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2

Uso (Sentence-Transformers)

Usar este modelo es fácil si tienes instalado sentence-transformers:

pip install -U sentence-transformers

Luego puedes usar el modelo de esta manera:

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

model = SentenceTransformer('sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2')
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 pooling correcta sobre las incrustaciones de palabras contextualizadas.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

# Mean Pooling - 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 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 = ['This is an example sentence', 'Each sentence is converted']

# Cargar modelo desde HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2')
model = AutoModel.from_pretrained('sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2')

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

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

Evaluación de Resultados

Para una evaluación automatizada de este modelo, ver el Benchmark de Incrustaciones de Oraciones: https://seb.sbert.net

Citar y Autores

Este modelo fue entrenado por sentence-transformers. Si encuentras este modelo útil, siéntete libre de citar nuestra publicación "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks":

@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
  title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
  author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
  booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
  month = "11",
  year = "2019",
  publisher = "Association for Computational Linguistics",
  url = "http://arxiv.org/abs/1908.10084",
}

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