bert-base-turkish-cased-mean-nli-stsb-tr

bert-base-turkish-cased-mean-nli-stsb-tr项目介绍

这是一个专门针对土耳其语的句子嵌入模型,由Emrecan开发。该模型基于句子转换器(sentence-transformers)框架,可以将句子和段落映射到768维的密集向量空间中。这种向量表示可以用于聚类、语义搜索等多种自然语言处理任务。

模型训练

该模型是在土耳其语机器翻译版本的NLI(自然语言推理)和STS-b(语义文本相似度)数据集上训练得到的。训练过程使用了sentence-transformers GitHub仓库中的示例训练脚本。具体来说,模型采用了两阶段训练:

1. 首先使用NLI数据集进行训练
2. 然后在STS-b数据集上进行微调

训练参数方面,模型使用了AdamW优化器,学习率为2e-5,训练轮数为4轮。

模型架构

该模型的完整架构包含两个主要组件:

1. 一个基于BERT的Transformer编码器
2. 一个均值池化层

Transformer编码器负责将输入文本转换为上下文相关的词嵌入,而均值池化层则将这些词嵌入合并成一个固定长度的句子向量。

使用方法

使用该模型非常简单,主要有两种方式:

1. 通过sentence-transformers库直接使用
2. 使用HuggingFace Transformers库

对于第一种方式,只需安装sentence-transformers库,然后加载模型并调用encode方法即可。第二种方式则需要手动实现均值池化操作。

模型评估

模型在测试集上的性能表现优异,各项指标如下:

• cosine_pearson: 0.834
• cosine_spearman: 0.830
• euclidean_pearson: 0.820
• euclidean_spearman: 0.819

这些高分表明该模型能够有效捕捉土耳其语句子的语义信息。

应用场景

该模型可以应用于多种自然语言处理任务,包括但不限于:

• 语义相似度计算
• 文本聚类
• 信息检索
• 文本分类

总的来说,这是一个强大而灵活的土耳其语句子嵌入模型,为土耳其语自然语言处理研究和应用提供了有力支持。