sentence bert base ja mean tokens v2 EU AI Act Compliance Profile

This is a Japanese sentence-BERT model.

日本語用Sentence-BERTモデル（バージョン2）です。

バージョン1よりも良いロス関数であるMultipleNegativesRankingLossを用いて学習した改良版です。
手元の非公開データセットでは、バージョン1よりも1.5〜2ポイントほど精度が高い結果が得られました。

事前学習済みモデルとしてcl-tohoku/bert-base-japanese-whole-word-maskingを利用しました。
従って、推論の実行にはfugashiとipadicが必要です（pip install fugashi ipadic）。

旧バージョンの解説

https://qiita.com/sonoisa/items/1df94d0a98cd4f209051

モデル名を"sonoisa/sentence-bert-base-ja-mean-tokens-v2"に書き換えれば、本モデルを利用した挙動になります。

使い方

from transformers import BertJapaneseTokenizer, BertModel
import torch


class SentenceBertJapanese:
    def __init__(self, model_name_or_path, device=None):
        self.tokenizer = BertJapaneseTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
        self.model = BertModel.from_pretrained(model_name_or_path)
        self.model.eval()

        if device is None:
            device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
        self.device = torch.device(device)
        self.model.to(device)

    def _mean_pooling(self, model_output, attention_mask):
        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()
        return torch.sum(token_embeddings * input_mask_expanded, 1) / torch.clamp(input_mask_expanded.sum(1), min=1e-9)

    @torch.no_grad()
    def encode(self, sentences, batch_size=8):
        all_embeddings = []
        iterator = range(0, len(sentences), batch_size)
        for batch_idx in iterator:
            batch = sentences[batch_idx:batch_idx + batch_size]

            encoded_input = self.tokenizer.batch_encode_plus(batch, padding="longest", 
                                           truncation=True

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