klue-cross-encoder-v1
bongsoo
Clasificación de texto
El modelo klue-cross-encoder-v1 es una versión afinada del modelo klue/bert-base, transformado en un cross-encoder usando la clase Cross-Encoder de SentenceTransformers.
Como usar
Los modelos pre-entrenados se pueden usar de la siguiente manera:
from sentence_transformers import CrossEncoder
model = CrossEncoder('bongsoo/kpf-cross-encoder-v1')
scores = model.predict([('오늘 날씨가 좋다', '오늘 등산을 한다'), ('오늘 날씨가 흐리다', '오늘 비가 내린다')])
print(scores)
[0.10161418 0.45563662]
El modelo predecirá puntajes para los pares ('Sentence 1', 'Sentence 2') y ('Sentence 3', 'Sentence 4'). También puede usar este modelo sin sentence_transformers, solo usando la clase Transformers AutoModel.
Funcionalidades
- Modelo afinado usando klue/bert-base
- Entrenado con la clase Cross-Encoder de SentenceTransformers
- Capacidad de clasificación de texto con Transformers y PyTorch
- Licencia apache-2.0
- Endpoints de inferencia
Casos de uso
- Clasificación de texto
- Pareamiento de frases
- Análisis de sentimientos
- Inferencia de relaciones entre frases