sup-simcse-ja-large

sup-simcse-ja-large

基于BERT的日语句向量模型与文本相似度分析工具

该模型基于BERT-large-japanese-v2架构开发,通过JSNLI数据集训练完成。模型整合了sentence-transformers和HuggingFace Transformers框架,可实现日语文本的向量化表示和相似度分析。技术特点包括cls池化策略、1024维隐藏层和BFloat16数据格式,适用于日语自然语言处理任务。

JSNLI日本语文本相似度Github模型自然语言处理sentence-transformersHuggingface开源项目文本嵌入

项目概述

sup-simcse-ja-large是一个专门为日语设计的句子向量模型,它能够将日语文本转换为高质量的向量表示。该模型基于BERT架构,通过监督学习方式训练而成,主要用于文本相似度计算、文本检索等自然语言处理任务。

技术特点

  • 基础模型采用cl-tohoku/bert-large-japanese-v2
  • 使用监督式SimCSE方法进行微调
  • 训练数据集采用JSNLI(日本语自然语言推理数据集)
  • 采用cls池化策略,训练时使用额外的MLP层
  • 模型隐藏层维度为1024
  • 支持最大序列长度为64
  • 使用BFloat16数据类型进行训练

使用方法

这个模型提供了两种使用方式:

  1. 通过sentence-transformers库使用:
  • 首先需要安装必要的依赖包,包括fugashi[unidic-lite]和sentence-transformers
  • 使用简单,只需几行代码即可完成文本编码
  • 特别适合处理日语文本的向量化需求
  1. 通过HuggingFace Transformers库使用:
  • 提供更底层的实现方式
  • 需要手动处理tokenization和池化操作
  • 适合需要更细粒度控制的场景

训练细节

模型训练采用了以下参数配置:

  • 学习率设置为5e-5
  • 批次大小为512
  • 温度系数为0.05
  • 训练样本数量为2^20
  • 验证间隔为2^6步
  • 预热比例为0.1

应用场景

该模型可以应用于多个日语自然语言处理任务,例如:

  • 文本相似度计算
  • 语义搜索
  • 文本聚类
  • 文档检索
  • 问答系统

开源贡献

项目采用cc-by-sa-4.0许可证,开发者可以自由使用和修改。详细的实验设置和更多信息可以在GitHub仓库中查看。这个项目的发布为日语自然语言处理领域提供了一个重要的工具,推动了相关研究和应用的发展。

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