WordLlama 开源项目利用与启动教程
WordLlama 开源项目利用与启动教程WordLlama Things you can do with the token embeddings of an LLMhttps://cdn-static.gitcode.com/Group427321440.svg 项目地点: https://gitcode.com/gh_mirrors/wo/WordLlama
1. 项目先容
WordLlama 是一个快速、轻量级的自然语言处理（NLP）工具包，旨在处理诸如模糊去重、相似性计算、排名、聚类以及语义文本分割等任务。它具有以下特点：
[*]高效的文本嵌入：通过简朴的令牌查找和均匀池化生成文本嵌入。
[*]相似性计算：计算文本间的余弦相似性。
[*]资源要求低：针对CPU推理优化，依赖性最小。
WordLlama 通过重用大型语言模型（LLM）的组件，创建出类似于 GloVe、Word2Vec 或 FastText 的紧凑词表现。
2. 项目快速启动
起首，确保你已经安装了 pip。然后，通过以下命令安装 WordLlama：
pip install wordllama
接下来，加载默认的256维模型，并利用它来嵌入文本：
from wordllama import WordLlama
# 加载默认的 WordLlama 模型
wl = WordLlama().load()
# 嵌入文本
embeddings = wl.embed([
"The quick brown fox jumps over the lazy dog",
"And all that jazz"
])
print(embeddings.shape)# 输出应为: (2, 256)
3. 应用案例和最佳实践
以下是一些利用 WordLlama 的案例和最佳实践：
模糊去重
去除相似度高于某个阈值的文本：
# 假设我们有一个待去重的文本列表
texts_to_deduplicate = [
"This is a test text.",
"This is another test text, similar to the first one.",
"A completely different text."
]
# 使用 WordLlama 计算相似度并进行去重
deduplicated_texts = wl.fuzzy_deduplication(texts_to_deduplicate, threshold=0.8)
print(deduplicated_texts)
相似性计算
计算两段文本的相似度：
text1 = "Machine learning is fascinating."
text2 = "Artificial intelligence is the future."
similarity = wl.similarity(text1, text2)
print(f"Similarity: {similarity:.4f}")
排名
根据与查询文本的相似度对文档进行排名：
query = "The impact of AI on society."
candidates = [
"Artificial intelligence in healthcare.",
"AI and its ethical considerations.",
"The future of work in the age of AI."
]
# 获取一个用于相似度计算的函数
sim_key = wl.key(query)
# 根据相似度对候选文本进行排名
ranked_candidates = sorted(candidates, key=sim_key, reverse=True)
for candidate in ranked_candidates:
print(f"{candidate} (Score: {sim_key(candidate):.4f})")
4. 典范生态项目
WordLlama 作为一种轻量级 NLP 工具，可以与其他开源项目联合利用，以下是一些典范的生态项目：
[*]Spacy：用于构建信息提取、自然语言理解系统的库。
[*]Transformers：提供预训练模型进行文本分类、呆板翻译等任务。
[*]Pandas：数据分析和操纵库，可以与 WordLlama 联合进行数据预处理。
通过将 WordLlama 集成到这些项目中，可以构建更加完善和强盛的 NLP 应用步伐。
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