Sahajtomar
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1 |
+
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2 |
+
language: German
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3 |
+
tags:
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4 |
+
- sts
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5 |
+
- pytorch
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6 |
+
- semantic
|
7 |
+
- sentence transformer
|
8 |
+
- de
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9 |
+
datasets:
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10 |
+
- sts
|
11 |
+
pipeline_tag: Semantic Similarity
|
12 |
+
---
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13 |
+
# German STS
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14 |
+
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15 |
+
## STS dev (german)
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16 |
+
87.9%
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17 |
+
## STS test (german)
|
18 |
+
84.3%
|
19 |
+
|
20 |
+
#### STS pipeline
|
21 |
+
```python
|
22 |
+
!pip install -U sentence-transformers
|
23 |
+
from sentence_transformers import SentenceTransformer
|
24 |
+
model = SentenceTransformer('..model_path..')
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25 |
+
sentences1 = ['Die Katze sitzt draußen',
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26 |
+
"Ein Mann spielt Gitarre",
|
27 |
+
'Der neue Film ist großartig']
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28 |
+
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29 |
+
sentences2 = ['Der Hund spielt im Garten',
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30 |
+
"Eine Frau sieht fern",
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31 |
+
'Der neue Film ist so toll']
|
32 |
+
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33 |
+
#Compute embedding for both lists
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34 |
+
embeddings1 = model.encode(sentences1, convert_to_tensor=True)
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35 |
+
embeddings2 = model.encode(sentences2, convert_to_tensor=True)
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36 |
+
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37 |
+
#Compute cosine-similarits
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38 |
+
cosine_scores = util.pytorch_cos_sim(embeddings1, embeddings2)
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39 |
+
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40 |
+
#Output the pairs with their score
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41 |
+
for i in range(len(sentences1)):
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42 |
+
for j in range(len(sentences2)):
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43 |
+
print("{} \t\t {} \t\t Score: {:.4f}".format(sentences1[i], sentences2[j], cosine_scores[i][j]))
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44 |
+
"""
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45 |
+
Die Katze sitzt draußen Der Hund spielt im Garten Score: 0.1259
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46 |
+
Die Katze sitzt draußen Eine Frau sieht fern Score: 0.0567
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47 |
+
Die Katze sitzt draußen Der neue Film ist so toll Score: 0.0557
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48 |
+
Ein Mann spielt Gitarre Der Hund spielt im Garten Score: 0.1031
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49 |
+
Ein Mann spielt Gitarre Eine Frau sieht fern Score: 0.0098
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50 |
+
Ein Mann spielt Gitarre Der neue Film ist so toll Score: 0.0828
|
51 |
+
Der neue Film ist großartig Der Hund spielt im Garten Score: 0.1008
|
52 |
+
Der neue Film ist großartig Eine Frau sieht fern Score: 0.0674
|
53 |
+
"""
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