BGE base Financial Matryoshka

adriansanz
Similitud de oraciones

Este es un modelo de sentence-transformers afinado a partir de BAAI/bge-base-en-v1.5. Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 768 dimensiones y puede utilizarse para la similitud semántica textual, búsqueda semántica, minería de paráfrasis, clasificación de texto, agrupamiento y más.

Como usar

Primero, instala la librería Sentence Transformers:

pip install -U sentence-transformers

Luego puedes cargar este modelo y ejecutar inferencias.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Descargar del Hub de 🤗
model = SentenceTransformer("adriansanz/sitges2608")
# Ejecutar inferencia
sentences = [
'El termini per a la presentació de les sol·licituds de modificació del projecte o activitat subvencionat és de 15 dies naturals abans de la finalització del projecte o activitat.',
'Quin és el termini per a la presentació de les sol·licituds de modificació del projecte o activitat subvencionat?',
"Quin és el registre on es troben les dades d'inscripció?",
]
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 de Transformador de Oraciones
Modelo base: BAAI/bge-base-en-v1.5
Longitud máxima de secuencia: 512 tokens
Dimensionalidad de salida: 768 tokens
Función de similitud: Similitud del Coseno
Licencia: apache-2.0

Casos de uso

Similitud semántica textual
Búsqueda semántica
Minería de paráfrasis
Clasificación de texto
Agrupamiento