metadata

pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
  - sentence-transformers
  - feature-extraction
  - sentence-similarity
  - transformers
language: ru
license: unlicense
widget:
  - source_sentence: Кошка ловит мышку
    sentences:
      - Мышка преследуема кошкой
      - Мышка ловит кузнечика
      - Кошка ловит кайф

SBERT_SYNONYMY

Это sentence-transformers модель, предназначенная для определения синонимичности двух коротких текстов, преимущественно одиночных предложений длиной до 10-15 слов.

Модель вычисляет для текста и вопроса векторы размерностью 312. Косинус угла между этими векторами дает оценку того, насколько они близки по смыслу. В проекте диалоговой системы она используется для определения перефразировок высказыванийи и фактов.

Модель основана на cointegrated/rubert-tiny2. Она имеет очень небольшой размер и быстро выполняет инференс даже на CPU.

Использование с библиотекой (Sentence-Transformers)

Для удобства установите sentence-transformers:

pip install -U sentence-transformers

Чтобы определить синонимичность одной пары предложений, можно использовать такой код:

import sentence_transformers

sentences = ["Кошка ловит мышку.", "Мышка преследуема кошкой."]

model = sentence_transformers.SentenceTransformer('inkoziev/sbert_synonymy')
embeddings = model.encode(sentences)

s = sentence_transformers.util.cos_sim(a=embeddings[0], b=embeddings[1])
print('text={} question={} cossim={}'.format(sentences[0], sentences[1], s))

Контакты и цитирование

@MISC{rugpt_chitchat,
    author  = {Ilya Koziev},
    title   = {Paraphrase Detection Model},
    url     = {https://huggingface.co/inkoziev/sbert_synonymy},
    year    = 2022
}