# 模型介绍

用于文本搜索（相似度计算）的预训练模型，灵感来源于Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering。
不同于transformers.DPR，我们提供的是一个纯Bert模型，方便与其他模型进行集成。

# 模型细节

模型结构使用tinybert。

采用Dureader和cmrc2018数据集进行训练。这是两个问答数据集。利用数据中的“问题-上下文对”分别计算向量表示，$Q \in R^{b, d}$和$C \in R^{b, d}$，然后求内积：$Q @ C = similarity \in R^{b, b}$。$similarity$表示batch中样本之间的余弦相似度。然后利用伪标签torch.eye(batch_size)将问题转化为分类问题。

# 快速开始

```python
from transformers import BertModel, BertTokenizer
import numpy as np

model = BertModel.from_pretrained("zerohell/tinydpr-acc_0.315-bs_307", cache_dir=".")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("zerohell/tinydpr-acc_0.315-bs_307", cache_dir=".")

encoded_text = tokenizer(text="采用Dureader和cmrc2018数据集进行训练。", return_tensors="pt", max_length=512,
                              padding='longest', truncation=True).to(model.device)
encoded_text = {k: v.to(model.device) for (k, v) in encoded_text.items()}
text_model_output1 = model(**encoded_text).pooler_output
text_model_output1 = text_model_output1.cpu().detach().numpy()
encoded_text = tokenizer(text="这个模型是采用什么数据集训练的？", return_tensors="pt", max_length=512,
                              padding='longest', truncation=True).to(model.device)
encoded_text = {k: v.to(model.device) for (k, v) in encoded_text.items()}
text_model_output2 = model(**encoded_text).pooler_output
text_model_output2 = text_model_output2.cpu().detach().numpy()
print(text_model_output1 @ text_model_output2.T / np.linalg.norm(text_model_output1) / np.linalg.norm(text_model_output2))
```

{"language": ["zh"], "library_name": "transformers", "metrics": ["accuracy"], "pipeline_tag": "sentence-similarity"}
transformers pytorch bert sentence-similarity zh endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #bert #sentence-similarity #zh #endpoints_compatible #region-us 

# 模型介绍

用于文本搜索（相似度计算）的预训练模型，灵感来源于Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering。
不同于transformers.DPR，我们提供的是一个纯Bert模型，方便与其他模型进行集成。

# 模型细节

模型结构使用tinybert。

采用Dureader和cmrc2018数据集进行训练。这是两个问答数据集。利用数据中的“问题-上下文对”分别计算向量表示，$Q \in R^{b, d}$和$C \in R^{b, d}$，然后求内积：$Q @ C = similarity \in R^{b, b}$。$similarity$表示batch中样本之间的余弦相似度。然后利用伪标签torch.eye(batch_size)将问题转化为分类问题。

# 快速开始



# 模型介绍

用于文本搜索（相似度计算）的预训练模型，灵感来源于Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering。
不同于transformers.DPR，我们提供的是一个纯Bert模型，方便与其他模型进行集成。 # 模型细节

模型结构使用tinybert。

采用Dureader和cmrc2018数据集进行训练。这是两个问答数据集。利用数据中的“问题-上下文对”分别计算向量表示，$Q \in R^{b, d}$和$C \in R^{b, d}$，然后求内积：$Q @ C = similarity \in R^{b, b}$。$similarity$表示batch中样本之间的余弦相似度。然后利用伪标签torch.eye(batch_size)将问题转化为分类问题。 # 快速开始
TAGS
#transformers #pytorch #bert #sentence-similarity #zh #endpoints_compatible #region-us 
 # 模型介绍

用于文本搜索（相似度计算）的预训练模型，灵感来源于Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering。
不同于transformers.DPR，我们提供的是一个纯Bert模型，方便与其他模型进行集成。 # 模型细节

模型结构使用tinybert。

采用Dureader和cmrc2018数据集进行训练。这是两个问答数据集。利用数据中的“问题-上下文对”分别计算向量表示，$Q \in R^{b, d}$和$C \in R^{b, d}$，然后求内积：$Q @ C = similarity \in R^{b, b}$。$similarity$表示batch中样本之间的余弦相似度。然后利用伪标签torch.eye(batch_size)将问题转化为分类问题。 # 快速开始
TAGS
#transformers #pytorch #bert #sentence-similarity #zh #endpoints_compatible #region-us 
# 模型介绍

用于文本搜索（相似度计算）的预训练模型，灵感来源于Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering。
不同于transformers.DPR，我们提供的是一个纯Bert模型，方便与其他模型进行集成。# 模型细节

模型结构使用tinybert。

采用Dureader和cmrc2018数据集进行训练。这是两个问答数据集。利用数据中的“问题-上下文对”分别计算向量表示，$Q \in R^{b, d}$和$C \in R^{b, d}$，然后求内积：$Q @ C = similarity \in R^{b, b}$。$similarity$表示batch中样本之间的余弦相似度。然后利用伪标签torch.eye(batch_size)将问题转化为分类问题。# 快速开始