AbderrahmanSkiredj1/arabic_text_embedding_sts_arabertv02_arabicnlitriplet
AbderrahmanSkiredj1
Similitud de oraciones
Este es un modelo de transformadores de oraciones entrenado en el conjunto de datos Omartificial-Intelligence-Space/arabic-n_li-triplet. Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 768 dimensiones y se puede utilizar para similitud textual semántica, búsqueda semántica, minería de paráfrasis, clasificación de texto, agrupación y más.
Como usar
Para usar este modelo, primero instala la biblioteca Transformadores de Oraciones:
pip install -U sentence-transformers
Luego puedes cargar este modelo y ejecutar la inferencia.
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# Descargar desde el Hub de 🤗
model = SentenceTransformer("AbderrahmanSkiredj1/arabic_text_embedding_sts_arabertv02_arabicnlitriplet")
# Ejecutar inferencia
sentences = [
'يجلس شاب ذو شعر أشقر على الحائط يقرأ جريدة بينما تمر امرأة وفتاة شابة.',
'ذكر شاب ينظر إلى جريدة بينما تمر إمرأتان بجانبه',
'الشاب نائم بينما الأم تقود ابنتها إلى الحديقة',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]
# Obtener las puntuaciones de similitud para las incrustaciones
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]
Funcionalidades
- Modelo tipo: Transformer de oraciones
- Longitud máxima de secuencia: 512 tokens
- Dimensionalidad de salida: 768 tokens
- Función de similitud: Similitud coseno
- Pérdida: MatryoshkaLoss y MultipleNegativesRankingLoss
Casos de uso
- Similitud textual semántica
- Búsqueda semántica
- Minería de paráfrasis
- Clasificación de texto
- Agrupación