Sentence Transformers (S-BERT) model basic understanding with python

Summary

Un résumé captivant fournissant un bref aperçu précis du script, engageant les utilisateurs et attisant leur intérêt.

Takeaways

• 🤖 Le Sentence Transformer est un cadre Python pour obtenir des embeddings de pointe pour des phrases, textes et images.
• 🔢 Les embeddings transforment des données textuelles ou visuelles en nombres que les modèles d'apprentissage automatique peuvent comprendre.
• 🛠 Il existe plusieurs méthodes pour encoder des données textuelles en nombres, comme TF-IDF, Count Vectorizer et Word2Vec.
• 📊 Un Sentence Transformer utilise des réseaux siamois pour générer des embeddings à partir de paires de phrases.
• 🤔 Les embeddings sont généralement de taille 100x768, représentant la longueur maximale de la séquence par la dimension de l'embedding.
• 🏊‍♂️ Le pooling moyen est utilisé pour réduire la dimensionnalité des embeddings et obtenir un output agrégé.
• 🛠 Pour entraîner un Sentence Transformer, il faut optimiser les poids du modèle en fonction de la similarité des phrases d'entrée.
• 📚 Utiliser un Sentence Transformer pré-entraîné permet de convertir facilement des textes en embeddings pour diverses tâches NLP.
• 🔧 Pour entraîner son propre Sentence Transformer, il est nécessaire de disposer d'un ensemble de données de paires de phrases similaires.
• 🔄 Les embeddings générés par un modèle personnalisé peuvent différer de ceux d'un modèle pré-entraîné, offrant une adaptabilité aux tâches spécifiques.

Q & A

Qu'est-ce qu'un Sentence Transformer ?

Un Sentence Transformer est un framework Python conçu pour fournir des embeddings de pointe pour les phrases, le texte et les images, permettant de convertir ces données en nombres que les modèles de machine learning peuvent comprendre.

Pourquoi avons-nous besoin de transformer les phrases en embeddings ?

Nous avons besoin de transformer les phrases en embeddings car les modèles de machine learning ne peuvent pas traiter directement les données textuelles ou les images. Les embeddings convertissent ces données en nombres, rendant possible leur traitement par ces modèles.

Quels sont les différents types d'embeddings disponibles ?

Il existe plusieurs types d'embeddings, notamment TF-IDF, Count Vectorizer, Word2Vec, et des vectorisateurs de phrases. Ces méthodes permettent de coder les données textuelles en formats numériques.

Comment fonctionne l'entraînement d'un Sentence Transformer ?

L'entraînement d'un Sentence Transformer utilise un réseau siamois avec deux modèles BERT, en passant des paires de phrases à ces modèles pour générer des embeddings. Ces embeddings sont ensuite soumis à un processus de pooling et optimisés pour rapprocher les scores des phrases similaires.

Quelle est la taille typique des embeddings générés par un Sentence Transformer ?

La taille typique des embeddings générés par un Sentence Transformer est de 768 dimensions, bien que cela puisse varier en fonction de la configuration spécifique du modèle.

Comment peut-on utiliser un Sentence Transformer pré-entraîné ?

Pour utiliser un Sentence Transformer pré-entraîné, il suffit d'installer le framework, télécharger un modèle pré-entraîné et passer des phrases au modèle pour obtenir leurs embeddings, qui peuvent ensuite être utilisés pour diverses tâches de NLP.

Quels sont les avantages de l'utilisation de Sentence Transformers pour les embeddings ?

Les avantages incluent la capacité de gérer des données textuelles complexes, fournir des représentations riches et nuancées des données d'entrée, et améliorer les performances des modèles de machine learning sur diverses tâches de NLP.

Peut-on entraîner son propre Sentence Transformer ?

Oui, il est possible d'entraîner son propre Sentence Transformer à partir de zéro en utilisant des paires de phrases similaires comme données d'entraînement, ce qui sera couvert plus en détail dans une discussion future.

Quel est le processus pour obtenir les embeddings à partir d'un modèle Sentence Transformer ?

Le processus implique de passer des phrases au modèle Sentence Transformer à l'aide de la méthode 'encode', qui retourne les embeddings correspondants pour chaque phrase.

Comment les embeddings de Sentence Transformer sont-ils utilisés dans des tâches downstream ?

Les embeddings de Sentence Transformer peuvent être utilisés dans des tâches downstream telles que l'analyse de sentiments, la classification, la régression, et bien d'autres, en fournissant une représentation numérique riche pour l'entrée textuelle.

Outlines

00:00

📘 Introduction aux Sentence Transformers

Ce segment introduit les Sentence Transformers, expliquant leur utilité en tant que cadre Python pour générer des embeddings de pointe pour des phrases, textes et images. L'explication commence par définir ce que sont les embeddings, nécessaires pour convertir des données textuelles ou visuelles en numériques afin de les rendre compréhensibles pour les modèles d'apprentissage automatique. Plusieurs types d'embeddings sont brièvement mentionnés, tels que TF-IDF, Count Vectorizer, Word2Vec, et Sentence Vectorizer, pour illustrer différentes méthodes de conversion du texte en nombres. L'accent est mis sur la profondeur de l'explication plutôt que sur la largeur des applications possibles des Sentence Transformers.

05:01

🔍 Formation d'un Sentence Transformer

Dans cette partie, le processus de formation d'un Sentence Transformer est décrit en détail. Il est expliqué que contrairement aux méthodes traditionnelles, la formation implique l'utilisation d'un réseau basé sur Siamese avec des paires de phrases fournies à deux modèles BERT distincts pour générer des embeddings. La taille standard des embeddings est discutée, avec un focus sur le processus de pooling pour condenser les embeddings en une sortie moyenne utilisée pour comparer la similarité des phrases. Cette section met en lumière le mécanisme derrière la formation des modèles en utilisant des exemples concrets pour faciliter la compréhension.

10:01

🚀 Utilisation et Formation Personnalisée des Sentence Transformers

Ce dernier segment aborde la manière d'utiliser les Sentence Transformers pré-entraînés pour convertir les phrases en embeddings, et comment ces embeddings peuvent être utilisés dans diverses tâches de traitement de langage naturel telles que l'analyse de sentiments et la classification. L'installation du package nécessaire et l'exemple d'encodage de phrases sont présentés pour illustrer le processus. Ensuite, la discussion se tourne vers la formation personnalisée de Sentence Transformers à l'aide de jeux de données de paires de phrases similaires, soulignant la flexibilité et l'adaptabilité des modèles pour des besoins spécifiques. La vidéo se termine sur une invitation aux spectateurs à suggérer des sujets pour de futures discussions, soulignant l'engagement envers l'éducation et le partage de connaissances.

Keywords

💡embeddings

Les embeddings sont une technique pour convertir des données textuelles en vecteurs numériques qui peuvent être compris par les modèles d'apprentissage automatique. La vidéo explique que les modèles de transformers comme SentenceTransformer génèrent des embeddings pour les phrases et les textes qui capturent leur sens.

💡modèle pré-entraîné

Un modèle pré-entraîné est un modèle de transformer comme SentenceTransformer qui a déjà été entraîné sur un grand ensemble de données et peut générer des embeddings sans entraînement supplémentaire. La vidéo montre comment utiliser ces modèles pré-entraînés.

💡phrase

La vidéo utilise des paires de phrases comme données d'entraînement pour le modèle SentenceTransformer. L'objectif est de générer des embeddings similaires pour des phrases avec des sens similaires.

💡réseau siamois

L'architecture SentenceTransformer utilise deux réseaux identiques (siamois) pour encoder chaque phrase dans la paire d'entrée. Cela permet de comparer les embeddings générés et d'optimiser le modèle.

💡similitude

La fonction de coût (loss) pour l'entraînement maximise la similitude des embeddings pour des paires de phrases similaires, et la minimise pour des phrases différentes. Cela apprend au modèle à capturer la sémantique.

💡classification

La vidéo mentionne que les embeddings générés par SentenceTransformer peuvent être utilisés pour des tâches en aval comme la classification de texte, l'analyse de sentiments, etc.

💡régression

Outre la classification, la régression (prédiction numérique) est une autre tâche possible avec les embeddings SentenceTransformer.

💡pooling

Une couche de pooling prend la moyenne des embeddings de tokens pour générer un vecteur fixe pour la phrase entière. Cela est nécessaire pour comparer des phrases de longueurs différentes.

💡dimension

La vidéo utilise l'exemple d'embeddings de 768 dimensions générés par BERT. La dimension détermine la quantité d'informations capturées.

💡entraînement

La vidéo couvre l'entraînement d'un modèle SentenceTransformer personnalisé sur de nouvelles données, pour générer des embeddings spécifiques à une tâche.

Highlights

Sentence transformer is a Python framework for state-of-the-art sentence, text and image embeddings.

Embeddings convert textual data, images or sentences into numbers that machine learning models can understand.

Sentence transformer uses a siamese network architecture with two BERT models.

Sentences are passed to the BERT models to generate embeddings.

If sentences are similar, a close score is given. If dissimilar, a 0 score is given.

The model is optimized to understand similarity and dissimilarity between sentences.

Pooling takes the average of the embeddings to create a pooled output vector.

To use sentence transformers, install with pip and load a pre-trained model.

Pass sentences to the model to encode them into embeddings.

Use embeddings for downstream NLP tasks like classification and sentiment analysis.

Can create custom sentence transformer model trained on similar sentence pairs.

Custom model creates different embeddings compared to pre-trained models.

Want to cover training custom model in next video.

Let me know in comments if you want other NLP topics covered.

See you in next video!

Transcripts

today uh we will be talking about

sentence transformer

so

what is the sentence transformer how it

works

why we need to have a sentence

transformer

all the things we will try to see in

today's discussion

so stay

focused because

this is the first time

that

i'm going to cover this and i will go a

bit in detail i don't want to cover the

breath

but i want to focus more on the depth

part

so we will see

how it works as well as how to train a

sentence transformer for your own use

how can we use pre-trained sentence

transformer all the things we will try

to cover in this

video

so

let's start with the with the first

thing first

what is a sentence transformer

so by definition if you will see a

sentence transformer is a python

framework we know what is the framework

right we will try to

we will try to go in detail

in whatever we are saying okay it's a

python framework

for state of the art sentence text and

image embeddings

to

embed our

sentences text or images we use this

framework

but

then the next question comes what is the

embedding

because a term came here as embeddings

what is the embedding so you might be

aware that

to train any machine learning model we

can't directly feed

the textual data or images

or

or

your sentences to it

you have to convert these textual data

images or sentences

into some type of numbers that a model

can understand

any machine learning model

will work only on numbers

so once you convert that textual data to

numbers then you can feed it to the

model

so that's why we need to come up with

there are multiple techniques how you

can encode your data

from

text to

[Music]

embeddings text to different formats

text to numbers you can see

so embedding

is coming from there so basically you

want to translate your textual

information into some type of numbers

you can consider it this way

now the next question is

what are the different types of

embeddings that we have

we are actually having multiple types of

embeddings if you will try to think and

type

in a textual domain

in nlp

so one is the

kind of i don't want to go much in

detail but uh

to understand it

uh

based on like this is the example that

we are having

sentence was he goes to school

okay this sentence we can't directly

feed to the model then we have to

convert this sentence into some

embeddings

there are embeddings like tf idf

vectorization count vectorizer

or word to whack

or sentence vectorizer like we are

we are coming to that

so there are multiple ways we can encode

it

so but the easiest way

could be

like we want to represent it in some

kind of vector format

now

so we we got it clearly right so

sentence transformer is nothing but it's

a kind of

python framework that will give us

the state of the art sentence text or

image embeddings okay

now the next question that comes to our

mind

is basically

how to train a sentence transformer

so training the sentence transformer is

different

from our traditional uh

way of dealing the things

so let's go to the paper where they

mention that how to train a sentence

transformer let me quickly go to the

paper

so here

as you can see

we will be passing

pair of sentences to the model

so it's a siamese based network

we will be having two but models

we will pass sentence a and sentence b

to these models

what once we will pass these

these sentences to these models they

will generate embeddings

okay

if our maximum

length

in this case is

let's take for example 100

then the embedding size

will be 100 cross 768 if we consider the

768 embeddings okay

but usually gives us the 768 embeddings

so we will be getting 100 cross 768

embeddings out of it

here also we will be getting 100 cross

768 but the next question that you can

ask is basically

if

the sentence size

is of two tokens or three tokens

so what will be the embedding size in

that case so again it will be 100 cross

768 because you have mentioned

that your maximum sequence length is 768

right so whenever you will not be having

any tokens it will consider them as zero

whenever you will be having some tokens

we will be having embeddings related to

that

clear

now once we have 100 crores 768

embeddings here 100 quotes

768 embeddings here we will apply

pooling on top of that

pooling is nothing but it's just

will take the average of that embeddings

for example let's let's come back here

and try to understand it in more detail

for example we are having a sentence

he

goes

to

school

okay

whatever birth model will do it will

give us

embeddings related to this he

okay so let's take an example rather

than

giving 768 embeddings for simplicity i'm

taking

embedding as

five

uh dimension embeddings or three

dimension embedding for

simplicity so it will be something like

one two one one two three

four goes also he goes to school it will

try to give it will first organize and

then give us the embedding so let's say

some two three and four

similarly for two

it will give him bearings as

to five and

six

for school also

embeddings like

six seven and eight

so

the final size of these embeddings will

be if we are considering maximum

sequence length as 4

then it will be of size 4

uh

4

cross 5

right

right

in the pooling layer

what we do in the pooling

we have different type of pooling like

mint pooling max pooling or average

pooling we generally take

average pooling in case of sentence

transformer

so we take this dimension

take the average of it so 2 plus 1 3

plus 2

5 plus 6

so it will be 6 by

6

by 4

6 by 4

11 by four sorry

eleven by four and then

seventeen by four

then your

twenty one by 4

this will be your pooled output we used

to call it pooled output so what will be

the dimension of this one this pooled

output

the dimension will be

1 by

3

sorry here also we will be having

4 cross 3

so you are just taking all the

dimensions

zero dimension one dimension two

dimension and taking the average of it

and this will be our pooled output

okay let's back to the paper go back to

the paper that we were discussing

then we will be having this pooled

output as u vector and v vector

then what we do we try to optimize it

based on

the kind of loss function that we are

choosing but

but consider it this way that if both

the sentences are pretty much similar

then we will give a closer score

okay in that case

what will happen that

this score will be one

if both the sentences are dissimilar we

will give it as a zero

and we will try to optimize the weights

of these bird models

based on that

okay

so it will try to understand that these

two sentences are similar and these two

sentences are dissimilar that's what we

are going to train this model on

okay

i hope that is clear

now that part is clear how can we train

the sentence transformer

now let's go to the next part

that is basically how to use a sentence

transformer what we need to do

to use a sentence transformer

so to use a sentence transformer we

first

we need to understand where we can use

it

second

uh how can we basically

train our own sentence transformer

okay to use a sentence transformer

we let me go to the

notebook here

you have to

install it

so you can simply do pip install

nsu sentence transformer and it will

install it for you

now

from the sentence transformers library

you can

take a pre-trained model that model like

i just discussed was also

been trained

on similar sentences pairs

okay and they have put it here in

sentence transformer

you can check it from hugging page also

okay

once the model is downloaded

then

we will be passing some sentences to

these models

sentence a sentence b sentence c and

what this model will give us it will

give us the embeddings related to these

particular sentences

okay

so if we'll just model dot we'll do

model dot in code and pass all the

sentences then we will get the

embeddings

and those embeddings we can see sentence

by sentence okay

so for example

this was our first sentence this

framework generate embeddings for each

input sentence

and the embedding that we are getting is

this one what will be the size of

embedding the size of embedding will be

768

correct

yeah then we can go to the next sentence

this is my next sentence

and this is the embedding that it will

be generating

okay so whenever you try to

convert a particular text

a paragraph

or any kind of

textual information

then you can use these kind of

pre-trained models to convert it into

embeddings and feed it to your model to

further

downstream tasks like sentiment analysis

like

classification

regression anything you want to do

okay

so i hope that is clear how can we use a

pre-trained model

now

the next thing is basically how can we

the next thing is basically how can

we train our own sentence transformer

so for that we used to

have some similar

sentences pairs data set available

and we can directly train

a model sentence transformer model from

scratch we will try to cover that part

in the next

discussion

also uh we will try to cover that um

taking some simple data

how can we train our

sentence transformer model

and

how the embeddings will be different

from the pre-trained models once

okay

so i hope you like the video if you like

it just

mention in the comment if there is any

topic that you want me to cover in

[Music]

text or nlp then definitely let me know

thanks thanks for your time

see you in the next video bye