ChatLaw-Text2Vec
chestnutlzj
Similitud de oraciones
Este modelo se utiliza para calcular la similitud entre textos relacionados con el ámbito legal. Puede emplearse para la creación de bases de datos de vectores, entre otros usos.
Como usar
from sentence_transformers import SentenceTransformer, LoggingHandler, losses, models, util
from sentence_transformers.util import cos_sim
model_path = "your_model_path"
model = SentenceTransformer(model_path).cuda()
sentence1 = "Contrato de arrendamiento: El préstamo debe devolverse dentro del plazo acordado."
sentence2 = "¿Qué sucede si no devuelvo el préstamo?"
encoded_sentence1 = model.encode(sentence1)
encoded_sentence2 = model.encode(sentence2)
print(cos_sim(encoded_sentence1, encoded_sentence2))
# tensor([[0.9960]])
Funcionalidades
- Similitud de oraciones
- Transformers
- PyTorch
- Extracción de características
- Inferencia de incrustaciones de texto
Casos de uso
- Calcular la similitud entre textos legales
- Crear bases de datos de vectores para búsquedas rápidas
- Soportar la toma de decisiones en casos legales mediante la similitud de documentos