cross-encoder/stsb-TinyBERT-L-4
cross-encoder
Clasificación de texto
Este modelo fue entrenado usando la clase Cross-Encoder de SentenceTransformers y fue entrenado en el conjunto de datos de referencia STS benchmark. El modelo predice una puntuación entre 0 y 1 para la similitud semántica de dos oraciones.
Como usar
Los modelos preentrenados pueden usarse así:
from sentence_transformers import CrossEncoder
model = CrossEncoder('model_name')
scores = model.predict([('Sentence 1', 'Sentence 2'), ('Sentence 3', 'Sentence 4')])
El modelo predecirá puntuaciones para los pares ('Sentence 1', 'Sentence 2') y ('Sentence 3', 'Sentence 4').
También puedes usar este modelo sin sentence_transformers y solo utilizando la clase AutoModel de Transformers.
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformers
- PyTorch
- JAX
- Puntos de inferencia
Casos de uso
- Detección de preguntas duplicadas en Quora