robbert-2022-dutch-sentence-transformers

项目介绍：robbert-2022-dutch-sentence-transformers

概述

robbert-2022-dutch-sentence-transformers是一个旨在将句子和段落映射到768维密集向量空间的模型，可应用于句子相似性、集群等任务。该模型基于由KU Leuven推出的RobBERT模型，经过对仿意相似性数据集的微调，其中的数据集经机器翻译成荷兰语。

模型特性

核心功能

句子嵌入：模型将输入的句子转换成数值化的向量表示，便于计算语义相似度。
任务支持：适用于句子聚类、语义搜索以及句子相似性评估等任务。

数据集

模型在多个荷兰语数据集上进行了训练，包含翻译自各种英文语料的数据集，如：

AllNLI
altlex
coco-captions
flickr30k-captions
msmarco
quora-duplicates
sentence-compression
simplewiki
stackexchange-duplicate-questions
wiki-atomic-edits

所有数据集均由Netherlands Forensic Institute提供。

技术架构

模型使用句子变换器（sentence-transformers）技术，其中包含两个主要的部分：

Transformer模块：基于RobBERT，处理输入文本并生成初步特征向量。
Pooling模块：应用平均池化操作，提取最终的句子嵌入。

使用方式

使用sentence-transformers库

安装库后，可以通过以下代码获取句子嵌入：

from sentence_transformers import SentenceTransformer

sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]
model = SentenceTransformer('NetherlandsForensicInstitute/robbert-2022-dutch-sentence-transformers')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

使用HuggingFace Transformers库

无需sentence-transformers库，也可以通过HuggingFace Transformers库使用：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

def mean_pooling(model_output, attention_mask):
    token_embeddings = model_output[0]
    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)

sentences = ['This is an example sentence', 'Each sentence is converted']
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('NetherlandsForensicInstitute/robbert-2022-dutch-sentence-transformers')
model = AutoModel.from_pretrained('NetherlandsForensicInstitute/robbert-2022-dutch-sentence-transformers')

encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
with torch.no_grad():
    model_output = model(**encoded_input)

sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])
print("Sentence embeddings:")
print(sentence_embeddings)