HF句子嵌入可视化

[www.ziwang.com]

https://github.com/radames/sentence-embeddings-visualization
句子嵌入可视化
最近，我一直在探索拥抱面空间和句子转换器来构建一个应用程序来生成文本嵌入和聚类可视化。

目前，使用 Python（后端/前端）afaik 构建交互式 ML 应用程序的最快方法是使用 Streamlit 或 Gradio。若要在 Streamlit 上嵌入可观察笔记本，可以使用此自定义组件 Streamlit-Observable

此可观察笔记本是此拥抱面部空间应用程序的前端应用程序。

本笔记本探索了另一种将可观察集成到拥抱面部空间中的方法。目前，HF Spaces支持Streamlit和Gradio或简单的静态网页。

这里的概念是将整个笔记本用作ML Flask/Python后端的前端和数据可视化应用程序。

索引路由呈现包含可观察运行时 API 代码的简单 HTML 模板。
由 POST 请求“run-umap”触发的单个函数使用 UMAP 和 HDBSCAN 的聚类分析返回原始句子转换器嵌入的低维表示。
所有的可视化和交互式魔术都发生在可观察笔记本中的Javascript代码上。