问题描述
我的想法是为数据库中的所有文本提取 CLS
标记并将其保存在 CSV 或其他地方。因此,当出现新文本时,我必须使用一些近似值,例如 Cosine Similarity/JAccard/MAnhattan/Euclidean
或此处给出的 LSH,ANN (ANNOY,sklearn.neighbor)
,而不是使用 faiss
或其他距离。那怎么办呢?我的代码如下:
PyTorch:
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode("Hello,I am a text")).unsqueeze(0) # Batch size 1
outputs = model(input_ids)
last_hidden_states = outputs[0] # The last hidden-state is the first element of the output tuple
使用 Tensorflow:
import tensorflow as tf
from transformers import BertTokenizer,TFBertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = TFBertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
input_ids = tf.constant(tokenizer.encode("Hello,my dog is cute"))[None,:] # Batch size 1
outputs = model(input_ids)
last_hidden_states = outputs[0] # The last hidden-state is the first element of the output tuple
last_hidden_states = outputs[0]
cls_embedding = last_hidden_states[0][0]
请告诉我这是否是正确的使用方式,我该如何使用 LSH,ANNOT,faiss
或类似的东西?
所以对于每个文本,都会有一个 768
长度向量,我们可以创建一个 N(No of texts 10M)x768 矩阵,我如何找到 Index 的 top-5
个数据点(文本)与给定的图像/嵌入/数据点最相似?
解决方法
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