readme: ---
  pipeline_tag: sentence-similarity
  tags:
  - sentence-transformers
  - feature-extraction
  - sentence-similarity
  - transformers
  language: ru
  license: unlicense
  
  widget:
  - source_sentence: "Кошка ловит мышку."
    sentences: ["Кто ловит мышку?", "Где живет кошка?", "Как мышку зовут?"]
  ---
  
  
  # SBERT_PQ
  
  Это [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) модель, предназначенная
  для определения релевантности короткого текста (преимущественно одно предложение длиной до 10-15 слов) и вопроса.
  
  Модель вычисляет для текста и вопроса векторы размерностью 312. Косинус угла между этими векторами
  дает оценку того, содержит ли текст ответ на заданный вопрос. В [проекте диалоговой системы](https://github.com/Koziev/chatbot) 
  она используется для семантического поиска записей в базе фактов по заданному собеседником вопросу.
  
  # Скорость и точность
  
  Модель основана на [cointegrated/rubert-tiny2](https://huggingface.co/cointegrated/rubert-tiny2).
  Она имеет очень небольшой размер и быстро выполняет инференс даже на CPU.
  
  Максимальное значение метрики cossim_f1 на тестовой выборке (10% датасета) равно **0.986**.
  
  При использовании модели sberbank-ai/ruBert-base в качестве базовой, максимум cossim_f1 составляет **0.992**.
  
  
  ## Использование с библиотекой (Sentence-Transformers)
  
  Необходимо установить [sentence-transformers](https://www.SBERT.net):
  
  ```
  pip install -U sentence-transformers
  ```
  
  Чтобы определить релевантность в одной паре "текст-вопрос", можно использовать такой код:
  
  ```
  import sentence_transformers
  
  sentences = ["Кошка ловит мышку.", "Чем занята кошка?"]
  
  model = sentence_transformers.SentenceTransformer('inkoziev/sbert_pq')
  embeddings = model.encode(sentences)
  
  s = sentence_transformers.util.cos_sim(a=embeddings[0], b=embeddings[1])
  print('text={} question={} cossim={}'.format(sentences[0], sentences[1], s))
  ```
  
  ## Контакты и цитирование
  
  ```
  @MISC{rugpt_chitchat,
      author  = {Ilya Koziev},
      title   = {Texts & Questions Relevancy Model},
      url     = {https://huggingface.co/inkoziev/sbert_pq},
      year    = 2022
  }
  ```
  