labse_bert

labse_bert项目介绍

项目背景

labse_bert模型是源于一篇名为“语言无关的BERT句子嵌入”的论文，由Fangxiaoyu Feng、Yinfei Yang、Daniel Cer、Naveen Arivazhagan和Wei Wang撰写。这项技术旨在为不同语言的文本生成共同的句子嵌入，使得跨语言的相似性计算和语义相似度的比对更加简单高效。模型可以在TensowFlow Hub上获取。

使用意图与限制

labse_bert模型主要用于生成输入句子的嵌入向量，即将文本信息转化为一种数值表示形式。通过这种表示，可以支持更高级的文本分析任务，例如跨语言的信息检索、文本分类以及其他自然语言处理应用。

然而，需要注意的是，模型的效果可能在不同的语言或不同的应用场景下有所不同，因此在使用前应根据具体需求进行验证。

使用方法

以下是一个如何使用labse_bert模型的简单示例：

首先，导入所需的库和工具：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

接着，定义一个平均池化函数，用于生成句子嵌入：

def mean_pooling(model_output, attention_mask):
    token_embeddings = model_output[0]  # 获取所有的token嵌入
    input_mask_expanded = attention_mask.unsqueeze(-1).expand(token_embeddings.size()).float()
    sum_embeddings = torch.sum(token_embeddings * input_mask_expanded, 1)
    sum_mask = torch.clamp(input_mask_expanded.sum(1), min=1e-9)
    return sum_embeddings / sum_mask

然后，初始化模型和分词器：

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("pvl/labse_bert", do_lower_case=False)
model = AutoModel.from_pretrained("pvl/labse_bert")

准备要处理的句子，以列表形式输入：

sentences = ['This framework generates embeddings for each input sentence',
             'Sentences are passed as a list of string.',
             'The quick brown fox jumps over the lazy dog.']

对句子进行编码，并生成句子嵌入：

encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, max_length=128, return_tensors='pt')

with torch.no_grad():
    model_output = model(**encoded_input)

sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])