WordLlama 开源项目使用与启动教程

WordLlama 开源项目使用与启动教程

WordLlama Things you can do with the token embeddings of an LLM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wo/WordLlama

1. 项目介绍

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：通过简单的令牌查找和平均池化生成文本嵌入。
• 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 的紧凑词表示。

2. 项目快速启动

首先，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，并使用它来嵌入文本：

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

以下是一些使用 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. 典型生态项目

WordLlama 作为一种轻量级 NLP 工具，可以与其他开源项目结合使用，以下是一些典型的生态项目：

• 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、机器翻译等任务。
• Pandas：数据分析和操作库，可以与 WordLlama 结合进行数据预处理。

通过将 WordLlama 集成到这些项目中，可以构建更加完善和强大的 NLP 应用程序。

WordLlama Things you can do with the token embeddings of an LLM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wo/WordLlama