deepse 0.0.4

**DeepSE**: **Sentence Embeddings** based on Deep Nerual Networks, designed for **PRODUCTION** enviroment!

DeepSE

DeepSE: 面向生产环境的Sentence Embedding！

目录

1. 安装
2. 实现的模型
   • 2.1 BERT和RoBERTa
   • 2.2 SimCSE

安装

克隆仓库:

git clone https://github.com/luozhouyang/deepse.git

或者从pypi安装:

pip install -U deepse

实现的模型

目前支持的模型如下：

• 原始的BERT和RoBERTa
• SimCSE
  • Unsupervised SimCSE
  • Supervised SimCSE
  • Supervised SimCSE (with hard negative)

BERT和RoBERTa

TODO: 补充文档

SimCSE

对于不同的版本，训练数据的格式稍有不同，但是都是普通文本文件，每一行都是一个JSON格式的训练样本。

对于Unsupervised SimCSE，每个样本都需要含有sequence字段。举例如下：

{"sequence": "我很讨厌自然语言处理"}
{"sequence": "我对自然语言处理很感兴趣"}

对于Supervised SimCSE，每个样本都需要包含sequence和positive_sequence字段。举例如下：

{"sequence": "我很讨厌自然语言处理", "positive_sequence": "我不喜欢自然语言处理"}
{"sequence": "我对自然语言处理很感兴趣", "positive_sequence": "我想了解自然语言处理"}

对于Supervised SimCSE with hard negative，每个样本都需要包含sequence、positive_sequence和negative_sequence字段。如果positive_sequence字段为空，则会自动使用sequence作为自己的positive_sequence。举例如下：

{"sequence": "我很讨厌自然语言处理", "positive_sequence": "我不喜欢自然语言处理", "negative_sequence": "我想了解自然语言处理"}
{"sequence": "我对自然语言处理很感兴趣", "positive_sequence": "我想了解自然语言处理", "negative_sequence": "我很讨厌自然语言处理"}

然后，使用以下命令即可训练：

export PRETRAINED_MODEL_PATH=/path/to/your/pretrained/bert/dir 
nohup python run_simcse.py >> log/run_simcse.log 2>&1 &
tail -f log/run_simcse.log

参数可以到run_simcse.py直接修改。

模型会同时保存成Checkpoint格式和SavedModel格式，后者你可以直接用tensorflow/serving部署在生产环境。