input_texts = ['{}'.format(t)fortininput_texts]returnself._do_encode(input_texts)@torch.no_grad()def_do_encode(self, input_texts:List[str]) -> np.ndarray:returnself.encoder.encode( sentences=input_texts, batch_size=512, normalize_embeddings=True, convert_to_numpy=True)defget_args(): ...
代码:embeddings-benchmark/mteb :大规模文本嵌入评估 中文文本嵌入评估:CMTEB 向量的检索 向量搜索库 Approximate Nearest Neighbor(ANN)是一种用于在大规模数据集中寻找最近邻居的算法。其目标是在尽可能短的时间内找到与给定查询点最近的数据点,但不一定是确切的最近邻。为了达到这个目标,ANN使用了一些启发式方法,例...
Input Embedding负责将前述包含4个元素的Token序列转换为维度为[4, N]的Embedding张量后,数个Transformer Block将Embbeding张量变换得到维度仍为[4, N]的特征张量,将最后一个Token(“快”)对应的特征向量通过最后的Linear升维到词表维度和通过Softmax归一化,得到预测的下一个Token的概率(Tensor对应维度为[1, M],M...
针对text embedding,对于自动编码任务有两个要求,其一是重建任务需要足够难,从而迫使模型去生成高质量的句向量,其二是能够充分利用训练数据。 BGE的预训练采用了RetroMAE的方案,包括一个以Bert为基底的Encoder跟一个只有一层的Decoder,训练时,Encoder端以30%的比例对原文本进行mask,最终得到最后一层[CLS]位置的向量表征...
word_embeddings:TextFieldEmbedder, vocab: Vocabulary, lstm_hidden_dim: int, top_k: int, cuda_device: int)->None:super().__init__(vocab) self.word_embeddings = word_embeddings self.query_rep = nn.LSTM(self.word_embeddings.get_output_dim(),lstm_hidden_dim,batch_first=True,bidirectional=...
self.embeddings = CLIPTextEmbeddings(config) self.encoder = CLIPEncoder(config) self.final_layer_norm = nn.LayerNorm(embed_dim, eps=config.layer_norm_eps) # For `pooled_output` computation self.eos_token_id = config.eos_token_id
Text2vec: Text to Vector, Get Sentence Embeddings. 文本向量化,把文本(包括词、句子、段落)表征为向量矩阵。 text2vec实现了Word2Vec、RankBM25、BERT、Sentence-BERT、CoSENT等多种文本表征、文本相似度计算模型,并在文本语义匹配(相似度计算)任务上比较了各模型的效果。
()fordocincorpus]input_texts=['{}'.format(t)fortininput_texts]returnself._do_encode(input_texts)@torch.no_grad()def_do_encode(self,input_texts:List[str])->np.ndarray:returnself.encoder.encode(sentences=input_texts,batch_size=512,normalize_embeddings=True,convert_to_numpy=True)defget_args(...
encoder_out = layers.Input(shape=(X_train.shape[1], lstm_units)) state_h, state_c = layers.Input(shape=(lstm_units,)), layers.Input(shape=(lstm_units,)) ## decoder embeddings y_emb2 = layer_y_emb(y_in) ## lstm to predict the next word ...
(input_texts)@torch.no_grad()def_do_encode(self,input_texts:List[str])->np.ndarray:returnself.encoder.encode(sentences=input_texts,batch_size=512,normalize_embeddings=True,convert_to_numpy=True)defget_args():parser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--model_name_or_path',default=...