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- ur
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- uz
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- vi
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- xh
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- yi
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- zh
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license: mit
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library_name: sentence-transformers
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tags:
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- korean
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- sentence-transformers
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- transformers
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- multilingual
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- sentence-transformers
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- sentence-similarity
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- feature-extraction
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base_model: intfloat/multilingual-e5-large
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datasets: []
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metrics:
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- pearson_cosine
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- spearman_cosine
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- pearson_manhattan
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- spearman_manhattan
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- pearson_euclidean
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- spearman_euclidean
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- pearson_dot
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- spearman_dot
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- pearson_max
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- spearman_max
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widget:
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- source_sentence: 이집트 군대가 형제애를 단속하다
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sentences:
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- 이집트의 군대가 무슬림 형제애를 단속하다
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- 아르헨티나의 기예르모 코리아와 네덜란드의 마틴 버커크의 또 다른 준결승전도 매력적이다.
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- 그것이 사실일 수도 있다고 생각하는 것은 재미있다.
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- source_sentence: 오, 그리고 다시 결혼은 근본적인 인권이라고 주장한다.
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sentences:
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- 특히 결혼은 근본적인 인권이라고 말한 후에.
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- 해변에 있는 흑인과 그의 개...
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- 이란은 핵 프로그램이 평화적인 목적을 위한 것이라고 주장한다
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- source_sentence: 조지 샤힌은 안데르센 컨설팅 사업부에서 일했다.
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sentences:
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- 112건의 퇴거를 예방하거나 미연에 방지하여 151,619달러의 피난처 비용과 그들이 실향민이 되었을 때 가족들이 겪는 혼란을 덜어주었다.
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- 안데르센 컨설팅은 여전히 번창하는 사업이다.
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- 이것은 내가 영국의 아서 안데르센 사업부의 파트너인 짐 와디아를 아서 안데르센 경영진이 선택한 것보다 래리 웨인바흐를 안데르센 월드와이드의
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경영 파트너로 승계하기 위해 안데르센 컨설팅 사업부(현재의 엑센츄어라고 알려져 있음)의 전 관리 파트너인 조지 샤힌에 대한 지지를 표명했을
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때 가장 명백했다.
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- source_sentence: 그 표는 주요 경제 정보를 보여준다.
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sentences:
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- 표는 모집단 밀도를 나타냅니다.
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- 아이들이 야외에서 놀고 있다.
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- 표 3은 배출량 감소가 개인 소비와 국내총생산(GDP)의 다른 구성 요소에 미치는 영향을 비교하기 위해 2010년의 주요 거시경제 데이터를
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요약한 것이다.
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- source_sentence: 안경을 쓴 나이든 남자가 바닥에 누워 갓난아기와 장난감 소방차를 가지고 놀고 있다.
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sentences:
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- 긴 검은 머리와 초록색 탱크톱을 가진 남자가 손가락을 보고 있다.
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- 안경을 쓴 남자는 원숭이이고 아기 원숭이와 놀고 있다.
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|
- 안경을 쓴 남자가 바닥에 누워 놀고 있다.
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|
pipeline_tag: sentence-similarity
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|
model-index:
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|
- name: upskyy/e5-large-korean
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|
results:
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|
- task:
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|
type: semantic-similarity
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|
name: Semantic Similarity
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dataset:
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|
name: sts dev
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|
type: sts-dev
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|
metrics:
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|
- type: pearson_cosine
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value: 0.8710078333363093
|
|
name: Pearson Cosine
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|
- type: spearman_cosine
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|
value: 0.8698788475177747
|
|
name: Spearman Cosine
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|
- type: pearson_manhattan
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value: 0.8598807479137434
|
|
name: Pearson Manhattan
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|
- type: spearman_manhattan
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|
value: 0.8682945370063891
|
|
name: Spearman Manhattan
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|
- type: pearson_euclidean
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value: 0.8596482760879562
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|
name: Pearson Euclidean
|
|
- type: spearman_euclidean
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|
value: 0.8679655812613122
|
|
name: Spearman Euclidean
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|
- type: pearson_dot
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value: 0.8684600033706916
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|
name: Pearson Dot
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|
- type: spearman_dot
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|
value: 0.8668368265035578
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|
name: Spearman Dot
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|
- type: pearson_max
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value: 0.8710078333363093
|
|
name: Pearson Max
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|
- type: spearman_max
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value: 0.8698788475177747
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|
name: Spearman Max
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# upskyy/e5-large-korean
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|
This model is korsts and kornli finetuning model from [intfloat/multilingual-e5-large](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large). It maps sentences & paragraphs to a 1024-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
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## Model Details
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### Model Description
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- **Model Type:** Sentence Transformer
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- **Base model:** [intfloat/multilingual-e5-large](https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large) <!-- at revision ab10c1a7f42e74530fe7ae5be82e6d4f11a719eb -->
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|
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
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- **Output Dimensionality:** 1024 tokens
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- **Similarity Function:** Cosine Similarity
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<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
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<!-- - **Language:** Unknown -->
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<!-- - **License:** Unknown -->
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### Full Model Architecture
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```
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SentenceTransformer(
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(0): Transformer({'max_seq_length': 512, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel
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|
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
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|
)
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|
```
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|
|
## Usage
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### Usage (Sentence-Transformers)
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|
First install the Sentence Transformers library:
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```bash
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|
pip install -U sentence-transformers
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|
```
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|
Then you can load this model and run inference.
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|
```python
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|
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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|
|
|
# Download from the 🤗 Hub
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|
model = SentenceTransformer("upskyy/e5-large-korean")
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|
|
|
# Run inference
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sentences = [
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|
'아이를 가진 엄마가 해변을 걷는다.',
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|
'두 사람이 해변을 걷는다.',
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|
'한 남자가 해변에서 개를 산책시킨다.',
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|
]
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|
embeddings = model.encode(sentences)
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|
print(embeddings.shape)
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|
# [3, 1024]
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|
# Get the similarity scores for the embeddings
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|
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
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|
print(similarities.shape)
|
|
# [3, 3]
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|
```
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|
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|
### Usage (HuggingFace Transformers)
|
|
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|
Without sentence-transformers, you can use the model like this:
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|
First, you pass your input through the transformer model, then you have to apply the right pooling-operation on-top of the contextualized word embeddings.
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|
|
```python
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|
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
|
|
import torch
|
|
|
|
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|
# Mean Pooling - Take attention mask into account for correct averaging
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|
def mean_pooling(model_output, attention_mask):
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|
token_embeddings = model_output[0] # First element of model_output contains all token embeddings
|
|
input_mask_expanded = attention_mask.unsqueeze(-1).expand(token_embeddings.size()).float()
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|
return torch.sum(token_embeddings * input_mask_expanded, 1) / torch.clamp(input_mask_expanded.sum(1), min=1e-9)
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|
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|
# Sentences we want sentence embeddings for
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|
sentences = ["안녕하세요?", "한국어 문장 임베딩을 위한 버트 모델입니다."]
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|
# Load model from HuggingFace Hub
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|
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("upskyy/e5-large-korean")
|
|
model = AutoModel.from_pretrained("upskyy/e5-large-korean")
|
|
|
|
# Tokenize sentences
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|
encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
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|
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|
# Compute token embeddings
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|
with torch.no_grad():
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|
model_output = model(**encoded_input)
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|
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|
# Perform pooling. In this case, mean pooling.
|
|
sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input["attention_mask"])
|
|
|
|
print("Sentence embeddings:")
|
|
print(sentence_embeddings)
|
|
```
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## Evaluation
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### Metrics
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#### Semantic Similarity
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* Dataset: `sts-dev`
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* Evaluated with [<code>EmbeddingSimilarityEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator)
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| Metric | Value |
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| :----------------- | :--------- |
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|
| pearson_cosine | 0.871 |
|
|
| spearman_cosine | 0.8699 |
|
|
| pearson_manhattan | 0.8599 |
|
|
| spearman_manhattan | 0.8683 |
|
|
| pearson_euclidean | 0.8596 |
|
|
| spearman_euclidean | 0.868 |
|
|
| pearson_dot | 0.8685 |
|
|
| spearman_dot | 0.8668 |
|
|
| **pearson_max** | **0.871** |
|
|
| **spearman_max** | **0.8699** |
|
|
|
|
<!--
|
|
## Bias, Risks and Limitations
|
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|
*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
|
|
-->
|
|
|
|
<!--
|
|
### Recommendations
|
|
|
|
*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
|
|
-->
|
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|
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|
### Framework Versions
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|
- Python: 3.10.13
|
|
- Sentence Transformers: 3.0.1
|
|
- Transformers: 4.42.4
|
|
- PyTorch: 2.3.0+cu121
|
|
- Accelerate: 0.30.1
|
|
- Datasets: 2.16.1
|
|
- Tokenizers: 0.19.1
|
|
|
|
## Citation
|
|
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|
### BibTeX
|
|
|
|
```bibtex
|
|
@article{wang2024multilingual,
|
|
title={Multilingual E5 Text Embeddings: A Technical Report},
|
|
author={Wang, Liang and Yang, Nan and Huang, Xiaolong and Yang, Linjun and Majumder, Rangan and Wei, Furu},
|
|
journal={arXiv preprint arXiv:2402.05672},
|
|
year={2024}
|
|
}
|
|
```
|
|
|
|
```bibtex
|
|
@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
|
|
title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
|
|
author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
|
|
booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
|
|
month = "11",
|
|
year = "2019",
|
|
publisher = "Association for Computational Linguistics",
|
|
url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
|
|
}
|
|
```
|