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-▁급격
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-▁누리꾼들은
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-이라는
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-일에는
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-췄
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-한다면
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-함께
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-해야
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-회
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-회를
-회말
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-회장
-회초
-획
-횟
-횡
-효
-효과
-효율
-후
-후보
-훈
-훈련
-훌
-훔
-훗
-훙
-훤
-훨
-훼
-휘
-휠
-휩
-휴
-흉
-흐
-흑
-흔
-흘
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-흠
-흡
-흥
-흩
-희
-희망
-흰
-히
-힌
-힐
-힐링캠프
-힘
-힙

README.md

@@ -4,6 +4,7 @@ tags:
 - sentence-transformers
 - feature-extraction
 - sentence-similarity
+- transformers
 ---
 
 # ko-sbert-multitask
@@ -14,10 +15,10 @@ This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model: It maps sentence
 
 ## Usage (Sentence-Transformers)
 
-모델을 사용하기 위해서는 `ko-sentence-transformers` 를 설치해야 합니다.
+Using this model becomes easy when you have [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) installed:
 
 ```
-pip install -U ko-sentence-transformers
+pip install -U sentence-transformers
 ```
 
 Then you can use the model like this:
@@ -33,28 +34,65 @@ print(embeddings)
 
 
 
-## Evaluation Results
+## Usage (HuggingFace Transformers)
+Without [sentence-transformers](https://www.SBERT.net), you can use the model like this: 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.
+
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
+import torch
+
+
+#Mean Pooling - Take attention mask into account for correct averaging
+def mean_pooling(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)
+
+
+# Sentences we want sentence embeddings for
+sentences = ['This is an example sentence', 'Each sentence is converted']
+
+# Load model from HuggingFace Hub
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('jhgan/ko-sbert-multitask')
+model = AutoModel.from_pretrained('jhgan/ko-sbert-multitask')
+
+# Tokenize sentences
+encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
 
-<!--- Describe how your model was evaluated -->
+# Compute token embeddings
+with torch.no_grad():
+    model_output = model(**encoded_input)
 
+# Perform pooling. In this case, mean pooling.
+sentence_embeddings = mean_pooling(model_output, encoded_input['attention_mask'])
+
+print("Sentence embeddings:")
+print(sentence_embeddings)
+```
+
+
+
+## Evaluation Results
 
 KorSTS, KorNLI 학습 데이터셋으로 멀티 태스크 학습을 진행한 후 KorSTS 평가 데이터셋으로 평가한 결과입니다.
 
-- Cosine Pearson: 83.78
-- Cosine Spearman: 84.02
-- Euclidean Pearson: 81.68
-- Euclidean Spearman: 81.81
-- Manhattan Pearson: 81.61
-- Manhattan Spearman: 81.72
-- Dot Pearson: 79.16
-- Dot Spearman: 78.69
+- Cosine Pearson: 84.13
+- Cosine Spearman: 84.71
+- Euclidean Pearson: 82.42
+- Euclidean Spearman: 82.66
+- Manhattan Pearson: 81.41
+- Manhattan Spearman: 81.69
+- Dot Pearson: 80.05
+- Dot Spearman: 79.69
+
+
 
 ## Training
 The model was trained with the parameters:
 
 **DataLoader**:
 
-`sentence_transformers.datasets.NoDuplicatesDataLoader.NoDuplicatesDataLoader` of length 8886 with parameters:
+`sentence_transformers.datasets.NoDuplicatesDataLoader.NoDuplicatesDataLoader` of length 8885 with parameters:
 ```
 {'batch_size': 64}
 ```
@@ -80,8 +118,8 @@ The model was trained with the parameters:
 Parameters of the fit()-Method:
 ```
 {
-    "epochs": 6,
-    "evaluation_steps": 960,
+    "epochs": 5,
+    "evaluation_steps": 1000,
     "evaluator": "sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator.EmbeddingSimilarityEvaluator",
     "max_grad_norm": 1,
     "optimizer_class": "<class 'transformers.optimization.AdamW'>",
@@ -90,7 +128,7 @@ Parameters of the fit()-Method:
     },
     "scheduler": "WarmupLinear",
     "steps_per_epoch": null,
-    "warmup_steps": 432,
+    "warmup_steps": 360,
     "weight_decay": 0.01
 }
 ```
@@ -99,7 +137,7 @@ Parameters of the fit()-Method:
 ## Full Model Architecture
 ```
 SentenceTransformer(
-  (0): Transformer({'max_seq_length': 75, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
+  (0): Transformer({'max_seq_length': 128, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel 
   (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False})
 )
 ```
@@ -107,3 +145,8 @@ SentenceTransformer(
 ## Citing & Authors
 
 <!--- Describe where people can find more information -->
+- Ham, J., Choe, Y. J., Park, K., Choi, I., & Soh, H. (2020). Kornli and korsts: New benchmark datasets for korean natural language understanding. arXiv
+preprint arXiv:2004.03289
+- Reimers, Nils and Iryna Gurevych. “Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks.” ArXiv abs/1908.10084 (2019)
+- Reimers, Nils and Iryna Gurevych. “Making Monolingual Sentence Embeddings Multilingual Using Knowledge Distillation.” EMNLP (2020).
+

0_KoBertTransformer/config.json → config.json

@@ -1,5 +1,5 @@
 {
-  "_name_or_path": "monologg/kobert",
+  "_name_or_path": "klue/bert-base",
   "architectures": [
     "BertModel"
   ],
@@ -15,11 +15,11 @@
   "model_type": "bert",
   "num_attention_heads": 12,
   "num_hidden_layers": 12,
-  "pad_token_id": 1,
+  "pad_token_id": 0,
   "position_embedding_type": "absolute",
   "torch_dtype": "float32",
   "transformers_version": "4.13.0",
   "type_vocab_size": 2,
   "use_cache": true,
-  "vocab_size": 8002
+  "vocab_size": 32000
 }

eval/similarity_evaluation_sts-dev_results.csv

@@ -1,7 +1,6 @@
 epoch,steps,cosine_pearson,cosine_spearman,euclidean_pearson,euclidean_spearman,manhattan_pearson,manhattan_spearman,dot_pearson,dot_spearman
-0,-1,0.846302282245659,0.8474478290855345,0.8219747837785656,0.8278326767065659,0.8210827388281832,0.8272094413993577,0.7627492247767319,0.7701983297698514
-1,-1,0.8565419147530146,0.8574594524419092,0.8388211875077523,0.8430491071769897,0.8389481616251311,0.8434257800358049,0.797951205717538,0.800774518103413
-2,-1,0.8573002983952255,0.8596831692869177,0.8350935749975541,0.8394082060781435,0.8348027200891974,0.8392905316193969,0.8044479829901374,0.810816777693796
-3,-1,0.8609073495614389,0.8622683774858831,0.8406694688132376,0.8456181409852278,0.8404177424708256,0.8452957599789714,0.8037028401144432,0.8076185068062042
-4,-1,0.8588194550133103,0.860531860267085,0.839026515877354,0.8439531184794249,0.8387692818728693,0.8436855933830576,0.8081711936065018,0.8119946290394049
-5,-1,0.8599642137918238,0.8628576137824365,0.8413677798822405,0.8459044934967737,0.8411254390807575,0.8458238688857586,0.8117138468750341,0.8158365943208229
+0,-1,0.8659228032591821,0.8652234715800531,0.8427037577716313,0.8488446438962325,0.8430641774102295,0.8488621350114751,0.818989534778603,0.8184396745689155
+1,-1,0.862757009696124,0.8638814670856595,0.8457022500896411,0.8517688683290012,0.8456828584686157,0.8515828183788728,0.8154770450664813,0.8139087212721753
+2,-1,0.8647729788447694,0.8659954045026031,0.8506331785344513,0.8562043286774481,0.8505907830208431,0.8559509334852342,0.8184021322674964,0.8157329680794658
+3,-1,0.8636746481730748,0.8648858912735103,0.8494365514027341,0.8553624907800136,0.8497561323796402,0.8555135274902032,0.8218193945785947,0.8198186114611435
+4,-1,0.8647378896165001,0.8656049006716164,0.8502137332449051,0.8563097949422148,0.8506006255629878,0.8563336935351775,0.8250650034150077,0.823458765054616

modules.json

@@ -2,8 +2,8 @@
   {
     "idx": 0,
     "name": "0",
-    "path": "0_KoBertTransformer",
-    "type": "ko_sentence_transformers.models.KoBertTransformer"
+    "path": "",
+    "type": "sentence_transformers.models.Transformer"
   },
   {
     "idx": 1,

0_KoBertTransformer/pytorch_model.bin → pytorch_model.bin

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:474846eb305ac04d84040560015e53583cb14bd6f6f4285c0051545431c55107
-size 368834039
+oid sha256:36ba48be1948ca8da9b68460355ad1879c6a903600864c5f7aa6fe52ab2beece
+size 442555895

0_KoBertTransformer/sentence_bert_config.json → sentence_bert_config.json

@@ -1,4 +1,4 @@
 {
-  "max_seq_length": 75,
+  "max_seq_length": 128,
   "do_lower_case": false
 }

similarity_evaluation_sts-test_results.csv

@@ -1,2 +1,2 @@
 epoch,steps,cosine_pearson,cosine_spearman,euclidean_pearson,euclidean_spearman,manhattan_pearson,manhattan_spearman,dot_pearson,dot_spearman
--1,-1,0.8401525852451558,0.8425814134600312,0.8172283775766841,0.8195248030838461,0.8168064307882144,0.8188050442351307,0.7949008847941775,0.7907587332434209
+-1,-1,0.8413392637855073,0.8470722507409771,0.8241765669771014,0.8266489812524289,0.8241478314072027,0.8269338569293665,0.8005123817355824,0.7969341250647142

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"do_lower_case": false, "unk_token": "[UNK]", "sep_token": "[SEP]", "pad_token": "[PAD]", "cls_token": "[CLS]", "mask_token": "[MASK]", "tokenize_chinese_chars": true, "strip_accents": null, "do_basic_tokenize": true, "never_split": null, "model_max_length": 512, "special_tokens_map_file": "/home/jhgan/.cache/huggingface/transformers/aeaaa3afd086a040be912f92ffe7b5f85008b744624f4517c4216bcc32b51cf0.054ece8d16bd524c8a00f0e8a976c00d5de22a755ffb79e353ee2954d9289e26", "name_or_path": "klue/bert-base", "tokenizer_class": "BertTokenizer"}