sup-SimCSE-VietNamese-phobert-base
越南语句向量生成与对比学习模型
该项目开发了一个越南语句向量生成模型，通过有监督和无监督学习方法进行训练。模型整合了SimCSE和PhoBERT技术，能够准确理解和表示越南语句的语义信息。开发者可以通过sentence-transformers或transformers库快速集成使用，支持文本分词和向量编码等核心功能。模型规模达到1.35亿参数。
项目介绍
sup-SimCSE-VietNamese-phobert-base是一个针对越南语的句子嵌入预训练模型。该项目基于SimCSE(Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings)方法,利用PhoBERT作为基础模型,通过对比学习的方式优化了预训练过程,从而实现了更加稳健的性能表现。
主要特点
- 采用最先进的SimCSE方法进行预训练,能够有效捕捉句子的语义信息
- 以PhoBERT为基础,充分利用了该模型在越南语上的强大表现力
- 同时支持无监督和有监督两种训练方式,适用性更广
- 模型参数量为135M,属于base级别的规模
- 提供了完整的使用示例,支持通过sentence-transformers和transformers两种方式加载使用
使用方法
该项目提供了两种使用方式:
-
通过sentence-transformers库使用:
- 安装sentence-transformers和pyvi
- 加载模型并对输入句子进行分词
- 调用model.encode()方法获取句子嵌入
-
通过transformers库使用:
- 安装transformers和pyvi
- 加载tokenizer和模型
- 对输入句子进行分词和编码
- 调用模型获取句子嵌入
两种方式都能方便地获取句子的向量表示,可根据实际需求选择。
应用场景
该模型在以下场景中有广泛应用:
- 语义相似度计算
- 文本聚类
- 信息检索
- 文档匹配
- 问答系统
- 其他需要理解句子语义的自然语言处理任务
总结
sup-SimCSE-VietNamese-phobert-base为越南语句子嵌入提供了一个强大的预训练模型。通过先进的对比学习方法和优质的基础模型,该项目在捕捉句子语义方面取得了很好的效果。简单易用的接口和详细的使用说明,使得研究人员和开发者能够快速将其应用到实际项目中。
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