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---
license: mit
datasets:
- hpprc/emb
- hotchpotch/japanese-splade-v1-hard-negatives
- hpprc/msmarco-ja
language:
- ja
base_model:
- hotchpotch/japanese-splade-base-v1_5
---
高性能な日本語 [SPLADE](https://github.com/naver/splade) (Sparse Lexical and Expansion Model) モデルです。[テキストからスパースベクトルへの変換デモ](https://huggingface.co/spaces/hotchpotch/japanese-splade-demo-streamlit)で、どのようなスパースベクトルに変換できるか、WebUI から気軽にお試しいただけます。
- [情報検索モデルで最高性能(512トークン以下)・日本語版SPLADE v2をリリース](https://secon.dev/entry/2024/12/19/100000-japanese-splade-v2-release/)
また、モデルの学習には[YAST - Yet Another SPLADE or Sparse Trainer](https://github.com/hotchpotch/yast)を使っています。
# 利用方法
## [YASEM (Yet Another Splade|Sparse Embedder)](https://github.com/hotchpotch/yasem)
[YASEM](https://github.com/hotchpotch/yasem) を利用することで、SPLADEの推論・単語トークンの確認を簡単に行えます。
```bash
pip install yasem
```
```python
from yasem import SpladeEmbedder
model_name = "hotchpotch/japanese-splade-v2"
embedder = SpladeEmbedder(model_name)
query = "車の燃費を向上させる方法は？"
docs = [
"急発進や急ブレーキを避け、一定速度で走行することで燃費が良くなります。",
"車の運転時、急発進や急ブレーキをすると、燃費が悪くなります。",
"車を長持ちさせるには、消耗品を適切なタイミングで交換することが重要です。",
]
print(embedder.rank(query, docs, return_documents=True))
```
```python
[
{ 'corpus_id': 0
, 'score': 4.28
, 'text': '急発進や急ブレーキを避け、一定速度で走行することで燃費が良くなります。' }
,
{ 'corpus_id': 2
, 'score': 2.47
, 'text': '車を長持ちさせるには、消耗品を適切なタイミングで交換することが重要です。' }
,
{ 'corpus_id': 1
, 'score': 2.34
, 'text': '車の運転時、急発進や急ブレーキをすると、燃費が悪くなります。' }
]
```
```python
sentences = [query] + docs
embeddings = embedder.encode(sentences)
similarity = embedder.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarity)
```
```json
[[5.19151189, 4.28027662, 2.34164901, 2.47221905],
[4.28027662, 11.64426784, 5.00328318, 2.15031016],
[2.34164901, 5.00328318, 6.05594296, 1.33752085],
[2.47221905, 2.15031016, 1.33752085, 9.39414744]]
```
```python
token_values = embedder.get_token_values(embeddings[0])
print(token_values)
```
```python
{
'燃費': 1.13,
'方法': 1.07,
'車': 1.05,
'高める': 0.67,
'向上': 0.56,
'増加': 0.52,
'都市': 0.44,
'ガソリン': 0.32,
'改善': 0.30,
...
```
## transformers からの利用
```python
from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer
import torch
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
def splade_max_pooling(logits, attention_mask):
relu_log = torch.log(1 + torch.relu(logits))
weighted_log = relu_log * attention_mask.unsqueeze(-1)
max_val, _ = torch.max(weighted_log, dim=1)
return max_val
tokens = tokenizer(
sentences, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=512
)
tokens = {k: v.to(model.device) for k, v in tokens.items()}
with torch.no_grad():
outputs = model(**tokens)
embeddings = splade_max_pooling(outputs.logits, tokens["attention_mask"])
similarity = torch.matmul(embeddings.unsqueeze(0), embeddings.T).squeeze(0)
print(similarity)
```
```python
tensor([
[5.1872, 4.2792, 2.3440, 2.4680],
[4.2792, 11.6327, 4.9983, 2.1470],
[2.3440, 4.9983, 6.0517, 1.3377],
[2.4680, 2.1470, 1.3377, 9.3801]
])
```
# ベンチマークスコア
## retrieval (JMTEB)
[JMTEB](https://github.com/sbintuitions/JMTEB) の評価結果です。
japanese-splade-v2 は [JMTEB をスパースベクトルで評価できるように変更したコード](https://github.com/hotchpotch/JMTEB/tree/add_splade)での評価となっています。
なお、japanese-splade-v2 は JMTEB タスクである jaqket(や派生のjaqra), mrtydi(と派生のmiracl), jagovfaqs, nlp_jornal のデータセットのtrain,dev, testなどのデータは **学習に利用していません**。
| モデル名 | jagovfaqs | jaqket | mrtydi | nlp_journal <br>title_abs | nlp_journal <br>abs_intro | nlp_journal <br>title_intro | Avg <br><512 | Avg <br>ALL |
| ----------------------------- | --------- | ------ | ---------- | ------------------------- | ------------------------- | --------------------------- | ------------- | ------------ |
| japanese-splade-v2 | 0.7313 | 0.6986 | **0.5106** | **0.9831** | 0.9067 | 0.8026 | **0.7309** | 0.7722 |
| japanese-splade-base-v1 | 0.6499 | 0.6992 | 0.4365 | 0.8967 | 0.9766 | 0.8203 | 0.6906 | 0.7465 |
| GLuCoSE-base-ja-v2 | 0.6979 | 0.6729 | 0.4186 | 0.9511 | 0.9029 | 0.7580 | 0.6851 | 0.7336 |
| multilingual-e5-large | 0.7030 | 0.5878 | 0.4363 | 0.9470 | 0.8600 | 0.7248 | 0.6685 | 0.7098 |
| ruri-large | **0.7668** | 0.6174 | 0.3803 | 0.9658 | 0.8712 | 0.7797 | 0.6826 | 0.7302 |
| jinaai/jina-embeddings-v3 | 0.7150 | 0.4648 | 0.4545 | 0.9562 | 0.9843 | 0.9385 | 0.6476 | 0.7522 |
| sarashina-embedding-v1-1b | 0.7168 | **0.7279** | 0.4195 | 0.9696 | 0.9394 | 0.8833 | 0.7085 | **0.7761** |
| OpenAI/text-embedding-3-large | 0.7241 | 0.4821 | 0.3488 | 0.9655 | **0.9933** | **0.9547** | 0.6301 | 0.7448 |
## スパース性
v1 ではスパース性が強すぎたので、v2 ではバランスをとったスパース性を持たせています。
- https://github.com/hotchpotch/yast/blob/main/utils/JMTEB_L0.py
で計測しています。
| Target | jaqket-query | jaqket-docs | mrtydi-query | mrtydi-docs | jagovfaqs_22k-query | jagovfaqs_22k-docs | nlp_journal_title_abs-query | nlp_journal_title_abs-docs | nlp_journal_title_intro-query | nlp_journal_title_intro-docs | nlp_journal_abs_intro-query | nlp_journal_abs_intro-docs |
|-----------------------------------------|--------------|-------------|--------------|-------------|---------------------|--------------------|-----------------------------|----------------------------|------------------------------|-----------------------------|-----------------------------|----------------------------|
| v1 | 23.3 | 146.2 | 13.8 | 89.3 | 27.9 | 73.2 | 19 | 75.2 | 19 | 95.7 | 75.3 | 95.7 |
| v1-mmarco-only | 38.9 | 231.8 | 20.5 | 100.4 | 43.4 | 97.9 | 26.4 | 126.9 | 26.4 | 182 | 127.2 | 182 |
| v1_5 | 36.7 | 268.7 | 22.8 | 237.6 | 47.9 | 237.3 | 34.9 | 225.6 | 34.9 | 235.2 | 224.5 | 235.2 |
| v2 | 29.8 | 379.6 | 19.4 | 176.4 | 42 | 189.8 | 29 | 235.8 | 29 | 304.9 | 233.8 | 304.9 |
# 学習元データセット
- [hpprc/emb](https://huggingface.co/datasets/hpprc/emb)
- auto-wiki-qa
- jsquad
- jaquad
- auto-wiki-qa-nemotron
- quiz-works
- quiz-no-mori
- baobab-wiki-retrieval
- mkqa
- [hotchpotch/japanese-splade-v1-hard-negatives](https://huggingface.co/datasets/hotchpotch/japanese-splade-v1-hard-negatives)
- mmarco
- mqa
- msmarco-ja
- [hotchpotch/mmarco-hard-negatives-reranker-score](https://huggingface.co/datasets/hotchpotch/mmarco-hard-negatives-reranker-score)
- english
# ライセンス
MIT |