sentence_transformers 如何创建文本Python

Question

如何从训练好的模型中实际生成文本？我在网上找到的任何示例代码都只是模型训练和打印嵌入。我不明白嵌入的意义。我的目标是打印出文本。例如，我有下面的示例代码。我可以使用此代码创建的模型来实际解释输入文本，而不仅仅是打印嵌入吗？

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]

model = SentenceTransformer('sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)

例如，我很想实现这样的目标：

"This is an example sentence"

转换为

"This sentence is an example"

或

"Jack was going to school"

到

"Jack was on his way to school"

或者类似的东西。

Answer 1

嵌入的要点（通常是

sentence-transformer

模型的训练目标）是识别释义的句子。请注意，这些是判别模型，不是生成模型！
这意味着，模型将能够告诉您两个句子何时可能被释义（这可以通过查看两个嵌入的相似性来完成），但您无法在给定单一输入的情况下实际“生成”释义。为此，您必须查看序列到序列模型，这不是 sentence-transformers 的一部分。特别是，他们的文档甚至在他们的页面上指出

SentenceTransformers 是一个用于最先进的句子、文本和图像嵌入的 Python 框架。 [...]

直接回答你的问题：不，你不能使用这个模型（或框架）来实际解释输入文本。