LaBSE

这是将 LaBSE 模型转换为PyTorch的端口。它可用于将109种语言映射到共享的向量空间。

用法（Sentence-Transformers）

在安装了 sentence-transformers 之后，使用该模型变得很简单：

pip install -U sentence-transformers

然后，您可以像这样使用该模型：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]

model = SentenceTransformer('sentence-transformers/LaBSE')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

评估结果

要对该模型进行自动化评估，请参见句子嵌入基准（Sentence Embeddings Benchmark）： https://seb.sbert.net

完整的模型架构

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 256, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False})
  (2): Dense({'in_features': 768, 'out_features': 768, 'bias': True, 'activation_function': 'torch.nn.modules.activation.Tanh'})
  (3): Normalize()
)

引用和作者

请查看 LaBSE 以获取描述LaBSE的相关出版物。