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-▁급격
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-▁누리꾼들은
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-이라는
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-이라면서
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-일에는
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-췄
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-한다면
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-함께
-함에
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-해야
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-했지만
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-회
-회담
-회를
-회말
-회사
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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
-흙
-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-nli
@@ -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:
@@ -33,18 +34,58 @@ print(embeddings)
 
 
 
+## 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-nli')
+model = AutoModel.from_pretrained('jhgan/ko-sbert-nli')
+
+# Tokenize sentences
+encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
+
+# 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
 
+<!--- Describe how your model was evaluated -->
+
 KorNLI 학습 데이터셋으로 학습한 후 KorSTS 평가 데이터셋으로 평가한 결과입니다.
 
-- Cosine Pearson: 82.03
-- Cosine Spearman: 82.36
-- Euclidean Pearson: 80.06
-- Euclidean Spearman: 79.85
-- Manhattan Pearson: 80.08
-- Manhattan Spearman: 79.91
-- Dot Pearson: 75.76
-- Dot Spearman: 74.72
+- Cosine Pearson: 82.24
+- Cosine Spearman: 83.16
+- Euclidean Pearson: 82.19
+- Euclidean Spearman: 82.31
+- Manhattan Pearson: 82.18
+- Manhattan Spearman: 82.30
+- Dot Pearson: 79.30
+- Dot Spearman: 78.78
 
 
 ## Training
@@ -52,7 +93,7 @@ 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}
 ```
@@ -68,7 +109,7 @@ Parameters of the fit()-Method:
 ```
 {
     "epochs": 1,
-    "evaluation_steps": 888,
+    "evaluation_steps": 1000,
     "evaluator": "sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator.EmbeddingSimilarityEvaluator",
     "max_grad_norm": 1,
     "optimizer_class": "<class 'transformers.optimization.AdamW'>",
@@ -86,17 +127,14 @@ 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})
 )
 ```
 
 ## Citing & Authors
 
-- 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
+<!--- 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)
-- [Ko-Sentence-BERT-SKTBERT](https://github.com/BM-K/KoSentenceBERT-SKT)
-- [KoBERT](https://github.com/SKTBrain/KoBERT)<!--- Describe where people can find more information -->
-
-
+- 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

@@ -1,12 +1,10 @@
 epoch,steps,cosine_pearson,cosine_spearman,euclidean_pearson,euclidean_spearman,manhattan_pearson,manhattan_spearman,dot_pearson,dot_spearman
-0,888,0.8233915086739259,0.8263535024222078,0.8170496654386635,0.8186753013872675,0.8164567578090322,0.8180826301560657,0.7361199452440755,0.7345208878629848
-0,1776,0.8290176892607577,0.8336699096911151,0.8243642338292969,0.8259533527185593,0.8233517602491932,0.8249844178801572,0.7595646912896792,0.7611243849409715
-0,2664,0.8324147519742432,0.833271548201634,0.8267621792251,0.8273606437340896,0.8264477753320041,0.827183695212298,0.7660569876340406,0.7640749136754226
-0,3552,0.8334622631485537,0.8354490799786448,0.824498120264312,0.8252912953180451,0.8248061873325162,0.8255551567117448,0.7679179682247042,0.7673289070329181
-0,4440,0.8344981522140646,0.8372041648400218,0.8258370140263446,0.826934974398536,0.8257635388676199,0.8270198961658549,0.7710061978539594,0.771317555703637
-0,5328,0.8366827770702836,0.8396750064313793,0.8280298095391517,0.8289325967859874,0.8283600363817913,0.8291612962334947,0.7767190169029717,0.7766659419711552
-0,6216,0.8391512121490303,0.8420203746250875,0.829587473642126,0.8304153619018283,0.8297516554088045,0.8306901407144495,0.7768453390965743,0.7775502860001788
-0,7104,0.8391100649171145,0.8424951792287043,0.8306675410268048,0.8318679173352859,0.8307252475990734,0.8319422020845217,0.7785631525131843,0.7785191567781522
-0,7992,0.8403281284710487,0.8436581551336932,0.8308412739821397,0.8319304938913155,0.8309305314005788,0.8322335207927145,0.7777352229961249,0.7789115556265098
-0,8880,0.8416019950806236,0.8443881386028709,0.8308478768053962,0.8322034193482665,0.8309953810220533,0.8325086206284038,0.7776646182913272,0.7784686958891016
-0,-1,0.8416039213908192,0.8444010524521123,0.8308497257344707,0.8322127716679459,0.8309972752053377,0.8325061437583516,0.7776672765232621,0.7784625677709771
+0,1000,0.8372857942987225,0.8407208269518864,0.8331424356011922,0.8367494746988681,0.8333311193829283,0.8364053623608307,0.7555444012061884,0.744732863819921
+0,2000,0.8384571735085646,0.8427977198516319,0.8395402988547136,0.8418592841472897,0.8395654989362198,0.8415884958448266,0.7893000921359432,0.7803491268015889
+0,3000,0.8447124003133899,0.8461849677528527,0.8432619695088145,0.8461802072109135,0.8433874596745925,0.8461781573874295,0.7925640282674101,0.78423865973145
+0,4000,0.8453789660882316,0.8460689854659939,0.8452735127932355,0.8470702523115023,0.8451842211475988,0.8468726916764162,0.7996871181431277,0.7914618871297846
+0,5000,0.8477376315192559,0.8490169394681855,0.849286916319091,0.851709951255318,0.8491886477866232,0.8514469759841669,0.8078648844394252,0.8000196545938207
+0,6000,0.8530499053415126,0.8544498186816301,0.852523916636149,0.8557239237869968,0.8524879108829966,0.8556097012879373,0.8172847589442498,0.8103997863031938
+0,7000,0.8477881460062954,0.8500802249032595,0.8469030605246687,0.8498526866234515,0.8470032318169344,0.8500158735692439,0.8076917053286744,0.8009867976091513
+0,8000,0.8494143474821899,0.8504967999253196,0.8486672124534856,0.8520583554112752,0.8488057004942539,0.8523250566636555,0.8092360981402517,0.8023885832728013
+0,-1,0.8498525999309121,0.8507844389148806,0.8486482705661437,0.852027076030175,0.8487839147678554,0.8522168562786069,0.812279339935303,0.8054841619187971

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:de9353d62edb8bf7c1da89649c87fb44c0acf47cd35f9e740bca0e6da72ff1f2
-size 368834039
+oid sha256:b093a51d0656212a1db1fe67a5b538cb00ec72f879ea9d851043604b15c36edb
+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,-1,0.820325215210825,0.8236321602065729,0.8005910758941548,0.7984873695511137,0.8007906090631816,0.7990567635540136,0.7576256315962844,0.747190907515209
+-1,-1,0.822441302887688,0.8315860698074092,0.8219138412440101,0.8231020395802463,0.8218065249741794,0.82299617187023,0.7930471227376389,0.7877806505699242

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"}