SentenceTransformer embeddings of a sample of Quora Duplicate Questions

README.md

Example based on https://github.com/UKPLab/sentence-transformers/blob/master/examples/applications/clustering/fast_clustering.py

# Install the needed libraries
!pip install -q sentence-transformers

# Import libraries we'll need
from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
import os
import csv
import time

# Load the model for computing sentence embeddings. We use one trained for similar questions detection
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

# We download the Quora Duplicate Questions Dataset (https://www.quora.com/q/quoradata/First-Quora-Dataset-Release-Question-Pairs)
# and find similar questions in it
url = "http://qim.fs.quoracdn.net/quora_duplicate_questions.tsv"
dataset_path = "quora_duplicate_questions.tsv"
max_corpus_size = 5000 # We limit our corpus to only the first 5k questions

# Download dataset if needed
if not os.path.exists(dataset_path):
    print("Download dataset")
    util.http_get(url, dataset_path)

# Get all unique sentences from the file
corpus_sentences = set()
with open(dataset_path, encoding='utf8') as fIn:
    reader = csv.DictReader(fIn, delimiter='\t', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
    for row in reader:
        corpus_sentences.add(row['question1'])
        corpus_sentences.add(row['question2'])
        if len(corpus_sentences) >= max_corpus_size:
            break
corpus_sentences = list(corpus_sentences)

# Compute Sentence Vectors
corpus_embeddings = model.encode(corpus_sentences, batch_size=64, show_progress_bar=True, convert_to_tensor=True)

# Write the embeddings to a file so that the projector can view them.
import numpy as np
np.savetxt('embeds.tsv', corpus_embeddings.cpu().numpy(), fmt='%.2f', delimiter='\t')
with open('meta.tsv', 'w') as f:
    f.write('\n'.join(corpus_sentences))

embeds.tsv

-0.00	0.02	-0.02	0.05	0.01	0.05	0.02	-0.00	-0.02	0.02	0.01	0.04	-0.03	0.01	0.03	0.00	0.02	0.13	-0.01	-0.07	-0.03	-0.10	0.07	0.02	-0.02	0.04	-0.01	-0.06	-0.05	-0.01	-0.01	0.05	0.03	0.00	-0.05	-0.03	0.03	0.12	0.02	-0.02	-0.09	-0.03	0.04	0.01	-0.04	-0.03	-0.07	-0.01	-0.03	-0.05	-0.08	-0.00	0.01	0.06	0.06	-0.04	0.03	0.06	0.04	0.07	0.07	-0.05	-0.11	0.03	0.00	0.10	-0.03	-0.03	0.05	-0.02	-0.11	-0.03	-0.06	0.04	0.11	0.05	-0.04	-0.05	-0.01	-0.04	-0.05	0.00	-0.01	0.08	0.14	0.02	0.00	0.06	0.04	0.04	-0.01	-0.11	-0.03	-0.02	-0.03	-0.00	-0.09	-0.06	-0.07	0.04	-0.01	0.05	0.00	-0.03	0.03	0.00	0.03	-0.02	0.05	-0.03	-0.04	0.07	0.03	-0.00	0.10	-0.03	0.06	0.05	0.04	0.05	0.09	-0.01	0.08	0.03	-0.00	0.01	-0.13	-0.00	0.04	0.02	-0.01	0.07	0.03	0.01	-0.06	-0.02	0.07	0.10	0.06	0.10	0.05	0.03	0.03	0.03	-0.06	0.05	-0.05	-0.04	0.04	-0.04	0.03	0.01	0.05	0.04	-0.02	0.02	0.10	0.02	-0.09	0.01	-0.04	-0.04	0.00	0.00	0.01	-0.09	-0.01	0.03	-0.07	0.04	-0.01	0.02	0.04	0.03	-0.05	-0.10	-0.06	0.01	-0.09	0.03	0.02	-0.06	-0.04	-0.00	0.05	-0.09	0.02	0.02	0.05	0.01	-0.01	-0.06	-0.01	0.03	-0.04	-0.04	0.03	-0.01	-0.10	0.08	-0.07	-0.02	-0.12	-0.08	0.01	-0.04	-0.02	-0.03	0.10	-0.11	-0.02	0.04	-0.01	0.03	-0.03	-0.09	-0.11	-0.02	-0.05	-0.06	0.03	-0.05	-0.04	0.00	-0.09	0.00	0.01	0.01	0.00	-0.06	-0.03	-0.03	-0.04	-0.07	-0.02	-0.00	-0.00	0.03	0.04	-0.01	-0.05	-0.01	-0.06	-0.00	-0.03	0.10	-0.04	0.02	0.02	0.02	-0.04	-0.07	-0.06	-0.03	-0.03	0.08	0.03	-0.01	-0.02	0.08	0.01	0.01	-0.06	-0.02	0.08	0.08	-0.04	-0.08	-0.06	-0.02	-0.07	0.07	0.03	0.07	0.06	-0.05	-0.00	-0.03	-0.03	-0.07	0.00	-0.06	0.02	0.04	-0.05	0.04	-0.01	0.12	-0.05	-0.03	-0.07	0.07	-0.01	-0.03	0.07	0.03	0.01	-0.03	0.03	0.02	-0.04	-0.02	-0.12	0.01	0.04	-0.09	0.04	0.03	-0.02	0.08	0.03	0.09	-0.01	-0.08	-0.07	0.03	-0.06	0.06	0.01	-0.00	-0.02	-0.07	0.08	0.01	0.03	0.06	-0.09	0.07	-0.09	-0.02	0.04	0.06	-0.00	0.10	0.02	-0.00	0.10	0.07	-0.03	-0.01	-0.02	0.06	0.05	-0.01	-0.00	-0.02	-0.04	0.06	0.00	0.07	0.05	-0.01	0.06	-0.00	0.04	0.04	-0.01	-0.04	-0.01	0.05	-0.00	-0.01	0.00	0.10	-0.08	-0.04	0.03	-0.03	-0.04	0.04	0.05	0.06	-0.03	0.01	0.04	0.03	0.00	0.06	-0.09	0.04	0.06	0.08	-0.08	-0.01
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