deepset/all-mpnet-base-v2-table
deepset
Similitud de oraciones
Este es un modelo de sentence-transformers: Mapea oraciones y párrafos a un espacio vectorial denso de 768 dimensiones y puede ser usado para tareas como clustering o búsqueda semántica.
Como usar
Usar este modelo se vuelve fácil cuando tienes sentence-transformers instalado:
pip install -U sentence-transformers
Entonces puedes usar el modelo de esta manera:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]
model = SentenceTransformer('deepset/all-mpnet-base-v2-table')
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings)
Funcionalidades
- Transforma oraciones y párrafos a vectores densos
- Dimensión del vector: 768
- Entrenado con PyTorch
- Funciones de extracción de características y similitud de oraciones
- Compatible con AutoTrain
- Compatible con Endpoints de Inferencia
Casos de uso
- Clustering
- Búsqueda semántica