0

我是语言模型培训的新手，希望有人能解释如何从经过训练的模型中实际生成文本。我在网上找到的任何示例代码都只是模型训练和打印嵌入。我不明白嵌入的重要性。我的目标是打印文本。例如，我在下面有这个示例代码。我可以使用此代码创建的模型来实际解释输入文本，而不仅仅是打印嵌入吗？

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]

model = SentenceTransformer('sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

例如，我很想实现这样的目标：

“这是一个例句”

转换为

“这句话是一个例子”

或者

“杰克要去上学了”

至

“杰克在去学校的路上”

或类似的东西

4

1 回答 1

0

嵌入的重点（通常是模型的训练目标sentence-transformer）是识别释义的句子。请注意，这些是判别模型，而不是生成模型！
这意味着，一个模型将能够告诉你两个句子何时可能被释义（这可以通过查看两个嵌入的相似性来完成），但你无法在给定单一输入的情况下实际生成释义。为此，您将不得不查看序列到序列模型，这些模型不属于sentence-transformers. 特别是，他们的文档状态甚至在他们的页面上声明

SentenceTransformers 是一个用于最先进的句子、文本和图像嵌入的 Python 框架。[...]

那么直接回答您的问题：不，您不能使用此模型（或框架）来实际解释输入文本。

于 2022-02-07T12:39:38.057 回答