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-▁급격
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-▁누리꾼들은
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-이닝
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-이라는
-이라도
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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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-해졌다
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-했지만
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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
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-흘
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-흠
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-흥
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-희망
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-힐
-힐링캠프
-힘
-힙

README.md

@@ -4,6 +4,7 @@ tags:
 - sentence-transformers
 - feature-extraction
 - sentence-similarity
+- transformers
 ---
 
 # ko-sbert-sts
@@ -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 +34,59 @@ 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-sts')
+model = AutoModel.from_pretrained('jhgan/ko-sbert-sts')
+
+# 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 -->
+
 KorSTS 학습 데이터셋으로 학습한 후 KorSTS 평가 데이터셋으로 평가한 결과입니다.
 
-- Cosine Pearson: 80.79
-- Cosine Spearman: 79.01
-- Euclidean Pearson: 78.03
-- Euclidean Spearman: 77.31
-- Manhattan Pearson: 78.08
-- Manhattan Spearman: 77.35
-- Dot Pearson: 75.96
-- Dot Spearman: 75.20
+- Cosine Pearson: 81.55
+- Cosine Spearman: 81.23
+- Euclidean Pearson: 79.94
+- Euclidean Spearman: 79.79
+- Manhattan Pearson: 79.90
+- Manhattan Spearman: 79.75
+- Dot Pearson: 76.02
+- Dot Spearman: 75.31
+
 
 ## Training
 The model was trained with the parameters:
@@ -63,7 +105,7 @@ The model was trained with the parameters:
 Parameters of the fit()-Method:
 ```
 {
-    "epochs": 4,
+    "epochs": 5,
     "evaluation_steps": 1000,
     "evaluator": "sentence_transformers.evaluation.EmbeddingSimilarityEvaluator.EmbeddingSimilarityEvaluator",
     "max_grad_norm": 1,
@@ -73,7 +115,7 @@ Parameters of the fit()-Method:
     },
     "scheduler": "WarmupLinear",
     "steps_per_epoch": null,
-    "warmup_steps": 288,
+    "warmup_steps": 360,
     "weight_decay": 0.01
 }
 ```
@@ -82,15 +124,15 @@ Parameters of the fit()-Method:
 ## Full Model Architecture
 ```
 SentenceTransformer(
-  (0): Transformer({'max_seq_length': 512, '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
 
+<!--- 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)
+- 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

@@ -1,5 +1,6 @@
 epoch,steps,cosine_pearson,cosine_spearman,euclidean_pearson,euclidean_spearman,manhattan_pearson,manhattan_spearman,dot_pearson,dot_spearman
-0,-1,0.8385469410136315,0.837059042528988,0.8127245465726791,0.8170578932779221,0.813299036727093,0.8174034468984038,0.7476224918602485,0.752074644680748
-1,-1,0.846836322176985,0.8446535254094039,0.8195706330696814,0.8228982142133489,0.8202163821344357,0.8232150952157951,0.7800183261390559,0.7827448757837522
-2,-1,0.8484236354456481,0.848344941806678,0.823445526570934,0.8271813399564021,0.8240351656949528,0.8277859809446787,0.7889213977874494,0.7915014992567303
-3,-1,0.84852491542766,0.8491195107137128,0.8261561051466646,0.8297992464222183,0.8266089659583044,0.8301081960765885,0.7913637919077267,0.7940892554886668
+0,-1,0.8597391271247579,0.8571428574051477,0.8029532504238432,0.8097354176878094,0.8030388207723039,0.8097604159256571,0.7702361196438187,0.7820024413029157
+1,-1,0.8639772857067558,0.8633940724955049,0.8252792606734276,0.8303832094804348,0.8247413427671745,0.8296136448937786,0.7912011186148423,0.7986738887214819
+2,-1,0.8632214617906668,0.862546287206148,0.8338449102006819,0.8381041489587125,0.8333610929783778,0.8371871198577403,0.8057449460255782,0.80773720100988
+3,-1,0.8668328785450158,0.8647846545481217,0.8343545852376251,0.8377704654550058,0.8340715152524175,0.8373274331215823,0.8092440337586385,0.8113136447528025
+4,-1,0.8651045771117024,0.8635626198882633,0.8346915801654149,0.8387902152672535,0.8342350024618287,0.8380319318271525,0.8078447837431852,0.8102668041745766

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:b0d58e053a82303c5db7fb64f0771fae9d106b60fd325bd6976073e1f3e687b7
-size 368834039
+oid sha256:548d8ae1045c5ca961a86c59266e61efe11363162ad6499ac56796735e57978c
+size 442555895

0_KoBertTransformer/sentence_bert_config.json → sentence_bert_config.json

@@ -1,4 +1,4 @@
 {
-  "max_seq_length": 512,
+  "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,-1,0.8079241612558138,0.7991478814083474,0.7803307788133534,0.7730945196702004,0.780829158570169,0.7735248374442864,0.7595718756496567,0.7519831564240798
+-1,-1,0.8155145214205206,0.8123158343011012,0.799369677217798,0.7978667436948031,0.7990462819603745,0.7975295357082827,0.7601946185802175,0.7531167287089571

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"}