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 LLM  

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：

1. pip install wordllama

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接下来，加载默认的256维模型，并利用它来嵌入文本：

1. from wordllama import WordLlama
3. # 加载默认的 WordLlama 模型
4. wl = WordLlama().load()
6. # 嵌入文本
7. embeddings = wl.embed([
8.     "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
9.     "And all that jazz"
10. ])
11. print(embeddings.shape)  # 输出应为: (2, 256)

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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：

1. # 假设我们有一个待去重的文本列表
2. texts_to_deduplicate = [
3.     "This is a test text.",
4.     "This is another test text, similar to the first one.",
5.     "A completely different text."
6. ]
8. # 使用 WordLlama 计算相似度并进行去重
9. deduplicated_texts = wl.fuzzy_deduplication(texts_to_deduplicate, threshold=0.8)
10. print(deduplicated_texts)

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相似性计算

计算两段文本的相似度：

1. text1 = "Machine learning is fascinating."
2. text2 = "Artificial intelligence is the future."
4. similarity = wl.similarity(text1, text2)
5. print(f"Similarity: {similarity:.4f}")

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排名

根据与查询文本的相似度对文档进行排名：

1. query = "The impact of AI on society."
2. candidates = [
3.     "Artificial intelligence in healthcare.",
4.     "AI and its ethical considerations.",
5.     "The future of work in the age of AI."
6. ]
8. # 获取一个用于相似度计算的函数
9. sim_key = wl.key(query)
11. # 根据相似度对候选文本进行排名
12. ranked_candidates = sorted(candidates, key=sim_key, reverse=True)
13. for candidate in ranked_candidates:
14.     print(f"{candidate} (Score: {sim_key(candidate):.4f})")

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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。
    WordLlama Things you can do with the token embeddings of an LLM  

项目地点: https://gitcode.com/gh_mirrors/wo/WordLlama   

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