xlreator/biosyn-biobert-snomed

Uso (sentence-transformers)

Uso de este modelo se vuelve sencillo cuando tienes sentence-transformers instalado:

pip install -U sentence-transformers

Entonces puedes usar el modelo así:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Esta es una oración de ejemplo", "Cada oración es convertida"]
model = SentenceTransformer('xlreator/biosyn-biobert-snomed')
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 word embeddings contextualizadas.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

# Mean Pooling - Tener en cuenta la máscara de atención para el promedio correcto
def mean_pooling(model_output, attention_mask):
    token_embeddings = model_output[0]  # El primer elemento de model_output contiene todas las token embeddings
    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 las sentence embeddings
sentences = ['Esta es una oración de ejemplo', 'Cada oración es convertida']

# Cargar modelo desde HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('xlreator/biosyn-biobert-snomed')
model = AutoModel.from_pretrained('xlreator/biosyn-biobert-snomed')

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

# Calcular token embeddings
with torch.no_grad():
    model_output = model(**encoded_input)

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

print("Oraciones embeddings:")
print(sentence_embeddings)