/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
129 млн
Архитектура
bert · dense

xlsearch-cross-lang-search-zh-vs-classicical-cn

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Модель формирует текстовые признаки для поиска по классической китайской литературе с запросами на современном китайском языке.

15скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены30 ноя 2021

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель Raynard J. предназначена для поиска фрагментов в литературе на классическом китайском языке по запросу на современном китайском. Она помогает находить текст по приблизительному воспоминанию о содержании или по современной формулировке идеи, а также подбирать цитаты и ускорять чтение древних текстов.

Это плотная модель семейства BERT с 129,5 млн параметров, опубликованная в формате PyTorch. Она принимает текст и формирует признаки для семантического поиска; заявленный контекст составляет 512 токенов. В карточке указан китайский язык. Для поиска README предлагает применять косинусное сходство с подходящей поисковой системой или библиотекой.

Лицензия и количественные результаты оценки в предоставленных данных не указаны. Описание ориентировано на поиск по древнекитайской литературе; пригодность для других языков и задач не подтверждена.

Сценарии применения

  • поиск цитаты в древнекитайском тексте по приблизительному пересказу
  • поиск классического текста по современной формулировке идеи
  • подбор древнекитайских высказываний к тезису статьи
  • поиск фрагмента по смутно запомнившемуся содержанию
  • поддержка чтения классической китайской литературы

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. В предоставленных данных нет лицензии и количественных оценок качества поиска.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Cross Language Search

Search cliassical CN with modern ZH

  • In some cases, Classical Chinese feels like another language, I even trained 2 translation models (1 and 2) to prove this point.
  • That's why, when people wants to be savvy about their words, we choose to quote our ancestors. It's exactly like westerners like to quote Latin or Shakespeare, the difference is we have a much bigger pool to choose.
  • This model helps you find text within ancient Chinese literature, but you can search with modern Chinese

跨语种搜索

博古搜今

  • 我不记得是谁, 哪个朝代,我只记得大概这么一个事儿,我就能模糊找到原文
  • 我不记得原文, 但是我只记得原文想表达的现代汉语意思, 希望能找出来引用一下。
  • 我在写文章, 有个观点, 我想碰运气看看古人有没有提过同样类似的说法。
  • 我只是想更有效率地阅读古文

推荐的使用通道如下,当然, cosine距离搜索相关的框架和引擎很多, 大家自己看着适用的选

装包

pip install -Uqq unpackai
pip install -Uqq SentenceTransformer

搜索语句的函数

from unpackai.interp import CosineSearch
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import pandas as pd
import numpy as np

TAG = "raynardj/xlsearch-cross-lang-search-zh-vs-classicical-cn"
encoder = SentenceTransformer(TAG)

# all_lines is a list of all your sentences
# all_lines 是一个你所有句子的列表, 可以是一本书, 按照句子分割, 也可以是很多很多书
all_lines = ["句子1","句子2",...]
vec = encoder.encode(all_lines, batch_size=32, show_progress_bar=True)

# consine距离搜索器
cosine = CosineSearch(vec)

def search(text):
    enc = encoder.encode(text) # encode the search key
    order = cosine(enc) # distance array
    sentence_df = pd.DataFrame({"sentence":np.array(all_lines)[order[:5]]})
    return sentence_df

将史记打成句子以后, 搜索效果是这样的:

>>> search("他是一个很慷慨的人")
sentence
0	季布者,楚人也。为气任侠,有名於楚。
1	董仲舒为人廉直。
2	大将军为人仁善退让,以和柔自媚於上,然天下未有称也。
3	勃为人木彊敦厚,高帝以为可属大事。
4	石奢者,楚昭王相也。坚直廉正,无所阿避。
>>> search("进入军营,必须缓缓牵着马骑")
sentence
0	壁门士吏谓从属车骑曰:将军约,军中不得驱驰。
1	起之为将,与士卒最下者同衣食。卧不设席,行不骑乘,亲裹赢粮,与士卒分劳苦。
2	既出,沛公留车骑,独骑一马,与樊哙等四人步从,从间道山下归走霸上军,而使张良谢项羽。
3	顷之,上行出中渭桥,有一人从穚下走出,乘舆马惊。
4	元狩四年春,上令大将军青、骠骑将军去病将各五万骑,步兵转者踵军数十万,而敢力战深入之士皆属骠骑。

其他资源清单

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertModel
Ревизия весов
cb8827b

0 моделей