gte-large-en-v1.5-triplet-finetuned-for-telco-qa

alexgichamba

Similitud de oraciones

Este es un modelo de sentence-transformers: Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 1024 dimensiones y se puede usar para tareas como agrupamiento o búsqueda semántica. Hemos ajustado el modelo para ayudar a calcular puntajes suaves (aproximados) para implicación textual y encontrar la opción que implica la respuesta de un modelo cuya respuesta no se condiciona a las opciones.

Como usar

pip install -U sentence-transformers

from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["Esta es una oración de ejemplo", "Cada oración se convierte"]

modelo = SentenceTransformer('{MODEL_NAME}')
embeddings = modelo.encode(sentences)
print(embeddings)

Loss:
sentence_transformers.losses.TripletLoss.TripletLoss con parámetros:
{'distance_metric': 'TripletDistanceMetric.EUCLIDEAN', 'triplet_margin': 5}

Funcionalidades

Permite la agrupación de oraciones y la búsqueda semántica
Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 1024 dimensiones
Ajustado para puntaje de respuesta TeleQnA

Casos de uso

Agrupación de oraciones
Búsqueda semántica