cross-encoder/stsb-distilroberta-base
cross-encoder
Clasificación de texto
Este modelo fue entrenado utilizando la clase Cross-Encoder de SentenceTransformers. Está diseñado para predecir una puntuación entre 0 y 1 que indique la similitud semántica de dos oraciones.
Como usar
Los modelos preentrenados se pueden usar de la siguiente manera:
from sentence_transformers import CrossEncoder
model = CrossEncoder('model_name')
scores = model.predict([('Oración 1', 'Oración 2'), ('Oración 3', 'Oración 4')])
El modelo predecirá puntuaciones para los pares ('Oración 1', 'Oración 2') y ('Oración 3', 'Oración 4').
También puede utilizar este modelo sin los transformadores de oración y simplemente usando la clase Transformers AutoModel.
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformers
- PyTorch
- JAX
- Roberta
- Compatible con AutoTrain
- Compatible con Endpoints
- Licencia: apache-2.0
- Región: EE.UU.
Casos de uso
- Detección de preguntas duplicadas en Quora
- Predicción de la similitud semántica entre dos oraciones