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