--- tags: - korean - sentence-transformers - transformers - multilingual - sentence-transformers - sentence-similarity - feature-extraction license: apache-2.0 language: - af - ar - az - be - bg - bn - ca - ceb - cs - cy - da - de - el - en - es - et - eu - fa - fi - fr - gl - gu - he - hi - hr - ht - hu - hy - id - is - it - ja - jv - ka - kk - km - kn - ko - ky - lo - lt - lv - mk - ml - mn - mr - ms - my - ne - nl - 'no' - pa - pl - pt - qu - ro - ru - si - sk - sl - so - sq - sr - sv - sw - ta - te - th - tl - tr - uk - ur - vi - yo - zh library_name: sentence-transformers base_model: Alibaba-NLP/gte-multilingual-base datasets: [] metrics: - pearson_cosine - spearman_cosine - pearson_manhattan - spearman_manhattan - pearson_euclidean - spearman_euclidean - pearson_dot - spearman_dot - pearson_max - spearman_max widget: - source_sentence: 이집트 군대가 형제애를 단속하다 sentences: - 이집트의 군대가 무슬림 형제애를 단속하다 - 아르헨티나의 기예르모 코리아와 네덜란드의 마틴 버커크의 또 다른 준결승전도 매력적이다. - 그것이 사실일 수도 있다고 생각하는 것은 재미있다. - source_sentence: 오, 그리고 다시 결혼은 근본적인 인권이라고 주장한다. sentences: - 특히 결혼은 근본적인 인권이라고 말한 후에. - 해변에 있는 흑인과 그의 개... - 이란은 핵 프로그램이 평화적인 목적을 위한 것이라고 주장한다 - source_sentence: 두 남자가 난간에 상자를 올려놓고 있다. sentences: - 심장 박동이 빨라졌다. - 두 남자가 집에 있고, 깊이 잠들어 있다. - 두 남자가 난간에 상자를 놓고 있다. - source_sentence: 조지 샤힌은 안데르센 컨설팅 사업부에서 일했다. sentences: - 안데르센 컨설팅은 여전히 번창하는 사업이다. - 공개 전시 중에 총이 경례한다. - 이것은 내가 영국의 아서 안데르센 사업부의 파트너인 짐 와디아를 아서 안데르센 경영진이 선택한 것보다 래리 웨인바흐를 안데르센 월드와이드의 경영 파트너로 승계하기 위해 안데르센 컨설팅 사업부(현재의 엑센츄어라고 알려져 있음)의 전 관리 파트너인 조지 샤힌에 대한 지지를 표명했을 때 가장 명백했다. - source_sentence: 아이를 가진 엄마가 해변을 걷는다. sentences: - 국립공원에서 가장 큰 마을인 케스윅의 인구는 매년 여름 등산객, 뱃사람, 관광객이 도착함에 따라 증가한다. - 한 남자가 해변에서 개를 산책시킨다. - 두 사람이 해변을 걷는다. pipeline_tag: sentence-similarity model-index: - name: upskyy/gte-korean-base results: - task: type: semantic-similarity name: Semantic Similarity dataset: name: sts dev type: sts-dev metrics: - type: pearson_cosine value: 0.8681402442523579 name: Pearson Cosine - type: spearman_cosine value: 0.8689161244129222 name: Spearman Cosine - type: pearson_manhattan value: 0.7793706671294577 name: Pearson Manhattan - type: spearman_manhattan value: 0.7816816816264681 name: Spearman Manhattan - type: pearson_euclidean value: 0.7810210343196274 name: Pearson Euclidean - type: spearman_euclidean value: 0.7835693502057339 name: Spearman Euclidean - type: pearson_dot value: 0.71802928588865 name: Pearson Dot - type: spearman_dot value: 0.7552957785734216 name: Spearman Dot - type: pearson_max value: 0.8681402442523579 name: Pearson Max - type: spearman_max value: 0.8689161244129222 name: Spearman Max --- # upskyy/gte-korean-base This model is korsts and kornli finetuning model from [Alibaba-NLP/gte-multilingual-base](https://huggingface.co/Alibaba-NLP/gte-multilingual-base). It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more. ## Model Details ### Model Description - **Model Type:** Sentence Transformer - **Base model:** [Alibaba-NLP/gte-multilingual-base](https://huggingface.co/Alibaba-NLP/gte-multilingual-base) - **Maximum Sequence Length:** **8192 tokens** - **Output Dimensionality:** 768 tokens - **Similarity Function:** Cosine Similarity ### Full Model Architecture ``` SentenceTransformer( (0): Transformer({'max_seq_length': 8192, 'do_lower_case': False}) with Transformer model (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, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True}) ) ``` ## Usage ### Usage (Sentence-Transformers) First install the Sentence Transformers library: ```bash pip install -U sentence-transformers ``` Then you can load this model and run inference. ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer # Download from the 🤗 Hub model = SentenceTransformer("upskyy/gte-korean-base", trust_remote_code=True) # Run inference sentences = [ '아이를 가진 엄마가 해변을 걷는다.', '두 사람이 해변을 걷는다.', '한 남자가 해변에서 개를 산책시킨다.', ] embeddings = model.encode(sentences) print(embeddings.shape) # [3, 768] # Get the similarity scores for the embeddings similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [3, 3] print(similarities) # tensor([[1.0000, 0.6274, 0.3788], # [0.6274, 1.0000, 0.5978], # [0.3788, 0.5978, 1.0000]]) ``` ### Usage (HuggingFace Transformers) Without sentence-transformers, 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 = ["안녕하세요?", "한국어 문장 임베딩을 위한 버트 모델입니다."] # Load model from HuggingFace Hub tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("upskyy/gte-korean-base") model = AutoModel.from_pretrained("upskyy/gte-korean-base", trust_remote_code=True) # 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 ### Metrics #### Semantic Similarity * Dataset: `sts-dev` * Evaluated with [EmbeddingSimilarityEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator) | Metric | Value | | :----------------- | :--------- | | pearson_cosine | 0.8681 | | spearman_cosine | 0.8689 | | pearson_manhattan | 0.7794 | | spearman_manhattan | 0.7817 | | pearson_euclidean | 0.781 | | spearman_euclidean | 0.7836 | | pearson_dot | 0.718 | | spearman_dot | 0.7553 | | pearson_max | 0.8681 | | **spearman_max** | **0.8689** | ### Framework Versions - 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 ### BibTeX ```bibtex @misc{zhang2024mgte, title={mGTE: Generalized Long-Context Text Representation and Reranking Models for Multilingual Text Retrieval}, author={Xin Zhang and Yanzhao Zhang and Dingkun Long and Wen Xie and Ziqi Dai and Jialong Tang and Huan Lin and Baosong Yang and Pengjun Xie and Fei Huang and Meishan Zhang and Wenjie Li and Min Zhang}, year={2024}, eprint={2407.19669}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL}, url={https://arxiv.org/abs/2407.19669}, } ``` ```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", } ```