|
--- |
|
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](https://www.SBERT.net) 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](https://github.com/Koziev/chatbot) |
|
она используется для определения перефразировок высказыванийи и фактов. |
|
|
|
Модель основана на [cointegrated/rubert-tiny2](https://huggingface.co/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](https://www.SBERT.net): |
|
|
|
``` |
|
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 |
|
} |
|
``` |
|
|
